直近の対戦
敗北ランクマッチ
EL
MAEL更新：2 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%macchan1026
Winning is Fun.
MR 1,648#47,958直近10戦7–3+25直近20戦13–7+35
勝率
51%
75勝 · 72敗 · 保存済み147件
ランクマッチの対戦
147
選択中のモード
勝利
75
ランクマッチ
敗北
72
ランクマッチ
最高MR
1,687
Elena
ランクMR · Elena
ローカル 147 · インポート 0 · グラフ 147 · 保存済み対戦 147
リプレイ未リクエスト
ELMAEL差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | macchan1026 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 0.0% | 31.4% | -31.4% | |
| SA2 | 42.6% | 26.3% | +16.3% | |
| ドライブアーツ | 8.1% | 18.1% | -10.0% | |
| CA | 18.5% | 9.5% | +9.0% | |
| SA3 | 38.9% | 32.8% | +6.1% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 35.1% | 31.0% | +4.1% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 4.9% | 7.5% | -2.6% | |
| ドライブインパクト消費 | 2.2% | 1.2% | +1.0% | |
| ドライブガード | 12.9% | 13.8% | -0.9% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.40 | 9.26 | -0.86 | |
| 画面端での攻め | 12.30 | 13.06 | -0.76 | |
| ドライブリバーサル | 0.80 | 0.22 | +0.58 | |
| 投げ | 2.70 | 2.14 | +0.56 | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.80 | -0.40 | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.54 | -0.34 | |
| ドライブパリィ | 2.10 | 1.85 | +0.25 | |
| 投げ被弾 | 2.00 | 2.24 | -0.24 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.15 | +0.15 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.07 | +0.13 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.08 | +0.12 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.19 | +0.01 |
統計を練習に活かす
直近100試合対戦プラン
このプロフィールの傾向と戦績から、実戦で試すヒントを作成します。行動傾向は全キャラクターの集計で、選択中のキャラクターは比較対象を決めます。
保存済みの対戦プランを確認中…
公開プロフィールの統計をOpenRouterの無料AIモデルで分析します。プランは共有・再利用のため保存されます。提案は統計に基づく仮説であり、リプレイ映像の分析ではありません。保存済みマッチプラン
生成時の根拠データと日付を保持したAIプランです。開くと両方の視点を読めます。
Elena · 直近100試合
改善するポイント
パニッシュカウンターの原因を見直す
パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.08
受けたパニッシュカウンターと決めたものを各5回確認します。空振りとガード後の隙を分けてから、練習する課題を選びましょう。
試してみよう繰り返す場面をトレーニングで再現し、間合いとフレームメーターを確認します。より安全な選択か、実際に届く反撃を練習しましょう。
根拠となる統計
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.08
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.07
ゲージ消費の目的を決める
SA2：プロフィール 55.7% · 比較対象 25.9%
実際のゲージを見ながら消費判断を5回振り返ります。何を得て、どの選択肢が残ったかを記録しましょう。使用割合だけでは効率を測れません。
試してみよう使い慣れた連係で、ゲージを使う形と温存する形を練習します。結果と残量を比べ、それぞれに適した状況を決めましょう。
根拠となる統計
- SA2：プロフィール 55.7% · 比較対象 25.9%
- SA3：プロフィール 36.1% · 比較対象 34.1%
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 11.6 · 比較対象 13.58
画面端に追い込まれた場面を5回確認します。最後の脱出だけでなく、その前に位置を失った判断を探し、端攻めに成功した場面も比べましょう。
試してみよう繰り返す位置関係を練習で再現し、普段の対応と隙を抑えた選択を比較します。次の対戦で端に追い込まれる頻度が変わるか確認しましょう。
根拠となる統計
- 画面端での攻め：プロフィール 11.6 · 比較対象 13.58
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 8.9 · 比較対象 8.42
AIが引用された統計から確認済みの練習プランを選び、優先順位を付けます。行動傾向はプロフィール全体の集計で、キャラクター戦績と直近の試合は範囲が異なります。弱点の断定や映像分析ではなく、試して確かめる提案です。 直近100試合の報告された傾向です。生涯平均ではありません。
データ保存日 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
ドライブインパクトの傾向を確かめる
ドライブインパクト：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.17
特定の場面でドライブインパクトが繰り返されるか観察します。間合い、硬直、ゲージを考慮し、練習で確認済みの対応を用意しましょう。
試してみよう同じ場面で隙を抑えた動きを試します。インパクトが来たら練習した対応を使い、来なければ通常の方針に戻しましょう。
根拠となる統計
- ドライブインパクト：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.17
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.1% · 比較対象 1.4%
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 2.4 · 比較対象 1.81
使い慣れた攻めを一度試し、実際の反応を観察します。その結果から次の選択を変え、行動回数から成功率を推測しないようにしましょう。
試してみよう理解している状況で普段の打撃・投げの選択を試します。同じ反応が続く時だけ狙いを絞り、相手が対応したらタイミングを変えるか仕切り直しましょう。
根拠となる統計
- ドライブパリィ：プロフィール 2.4 · 比較対象 1.81
- ジャストパリィ：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.72
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.2
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 2.3 · 比較対象 2.27
近距離での打撃、投げ、防御の実際の選択を観察します。傾向が見えてから、使い慣れた攻めの一部分だけを変えてみましょう。
試してみよう同じ反応が2回続いたら、その場面で別の選択を試します。相手が反応を変えたら、固定した癖だと思い込まず選択肢を散らしましょう。
根拠となる統計
- 投げ：プロフィール 2.3 · 比較対象 2.27
- 投げ抜け：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.46
- 投げ被弾：プロフィール 2.2 · 比較対象 2.08
AIが引用された統計から確認済みの練習プランを選び、優先順位を付けます。行動傾向はプロフィール全体の集計で、キャラクター戦績と直近の試合は範囲が異なります。弱点の断定や映像分析ではなく、試して確かめる提案です。 直近100試合の報告された傾向です。生涯平均ではありません。
データ保存日 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free