直近の対戦
勝利カスタムルーム
YA
JAYA更新：1 週間前
CrossPlatform
JapanC100%
CrossPlatformJapanC100%Eda9
Let's Do This
MR 1,459#405,087直近10戦5–5-1直近20戦9–11-13
勝率
44%
31勝 · 39敗 · 保存済み70件
ランクマッチの対戦
70
選択中のモード
勝利
31
ランクマッチ
敗北
39
ランクマッチ
最高MR
1,523
Yasmine
ランクMR · Yasmine
ローカル 70 · インポート 0 · グラフ 70 · 保存済み対戦 90
リプレイ未リクエスト
YAJAYA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Eda9 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 65.5% | 35.7% | +29.8% | |
| SA2 | 1.8% | 24.2% | -22.4% | |
| SA1 | 18.2% | 30.9% | -12.7% | |
| ドライブアーツ | 7.5% | 17.5% | -10.0% | |
| CA | 14.5% | 9.2% | +5.3% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 34.1% | 29.7% | +4.3% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 12.3% | 8.4% | +3.9% | |
| ドライブガード | 17.4% | 14.5% | +2.8% | |
| 画面端での攻め | 11.70 | 13.01 | -1.31 | |
| ドライブパリィ | 1.20 | 1.90 | -0.70 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.9% | 1.4% | +0.5% | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.70 | -0.40 | |
| 投げ | 2.80 | 2.52 | +0.28 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.23 | -0.23 | |
| 投げ抜け | 0.40 | 0.48 | -0.08 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.08 | -0.08 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.23 | +0.07 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.00 | 9.07 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| 投げ被弾 | 2.30 | 2.34 | -0.04 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.17 | +0.03 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.10 | -0.00 |
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。
Yasmine · 直近100試合
改善するポイント
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.24
守りの場面を5つ選び、相手の行動、自分の選択、結果を比べます。パリィや投げ抜けの回数が少ないだけでは弱点とは言えません。
試してみよう苦手な場面から異なる2つの行動をダミーに記録します。見分けて対応する練習を行い、次の対戦で判断が改善したか確認しましょう。
根拠となる統計
- ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.24
- ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.74
- ドライブパリィ：プロフィール 1.2 · 比較対象 1.96
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被弾：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.06
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被弾：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.06
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.09
ゲージ消費の目的を決める
SA2：プロフィール 1.8% · 比較対象 21%
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 1.8% · 比較対象 21%
- SA3：プロフィール 65.5% · 比較対象 36.9%
- ドライブアーツ：プロフィール 7.5% · 比較対象 19%
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 2026/09/04 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Char 253：173試合中109勝
低い勝率は見るべき映像の手がかりであり、有利なキャラ選択を保証しません。同じ苦しい場面が複数の試合に出るか確認しましょう。
試してみよう該当キャラクターを使うなら、映像にあった使い慣れた状況を一度試します。相手が対応できたら仮説を捨て、実際の動きに合わせましょう。
根拠となる統計
- 対 Char 253：173試合中109勝
- 対 Alex：21試合中17勝
- 対 Luke：20試合中10勝
継続する傾向と単発のミスを分ける
保存済みの直近ランクマッチ：70試合中31勝
複数の直近試合で勝ちと負けを比べます。印象的な一度のミスより、繰り返す状況を中心に準備しましょう。
試してみよう最初のラウンドで仮説を一つ確認します。繰り返すなら準備した調整を行い、違うならその仮説を捨てて新しい傾向を観察しましょう。
根拠となる統計
- 保存済みの直近ランクマッチ：70試合中31勝
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 2026/09/04 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free