直近の対戦
勝利ランクマッチ
AK
SA
YA更新：7 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%towafuru
Let's Do This
MR 1,968#1,398直近10戦6–4+13直近20戦13–7+47
勝率
45%
22勝 · 27敗 · 保存済み49件
ランクマッチの対戦
49
選択中のモード
勝利
22
ランクマッチ
敗北
27
ランクマッチ
最高MR
1,995
Yasmine
ランクMR · Yasmine
ローカル 49 · インポート 0 · グラフ 49 · 保存済み対戦 49
リプレイ未リクエスト
AKSAYA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | towafuru | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 22.3% | 32.1% | -9.7% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 35.5% | 29.6% | +5.9% | |
| SA2 | 26.2% | 21.0% | +5.2% | |
| ドライブアーツ | 14.7% | 19.0% | -4.3% | |
| SA3 | 39.8% | 36.9% | +2.9% | |
| 画面端での攻め | 16.50 | 13.62 | +2.88 | |
| CA | 11.7% | 10.0% | +1.6% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.50 | 9.38 | +1.12 | |
| ドライブガード | 14.0% | 14.5% | -0.5% | |
| 投げ | 3.00 | 2.59 | +0.41 | |
| 投げ抜け | 0.90 | 0.49 | +0.41 | |
| ジャストパリィ | 1.10 | 0.74 | +0.36 | |
| ドライブパリィ | 2.30 | 1.96 | +0.34 | |
| 投げ被弾 | 2.50 | 2.31 | +0.19 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 8.4% | 8.2% | +0.2% | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.21 | -0.11 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.19 | -0.09 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| ドライブリバーサル | 0.20 | 0.24 | -0.04 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.5% | 1.4% | +0.0% | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.09 | +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。
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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
ジャストパリィ：プロフィール 1.1 · 比較対象 0.74
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
- ジャストパリィ：プロフィール 1.1 · 比較対象 0.74
- ドライブパリィ：プロフィール 2.3 · 比較対象 1.96
ゲージ消費の目的を決める
SA1：プロフィール 22.3% · 比較対象 32.1%
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
- SA1：プロフィール 22.3% · 比較対象 32.1%
- ドライブアーツ：プロフィール 14.7% · 比較対象 19%
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 16.5 · 比較対象 13.62
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 16.5 · 比較対象 13.62
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 10.5 · 比較対象 9.38
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 2026/09/07 · 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 253：927試合中684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 253：927試合中684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：33試合中15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：33試合中15勝
攻める前に守り方を探る
投げ抜け：プロフィール 0.9 · 比較対象 0.49
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.9 · 比較対象 0.49
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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free