直近の対戦
敗北ランクマッチ
ED?
対戦相手 · RandomもっちーED更新：3 時間前
Steam
JapanM100%
SteamJapanM100%スイレンちゃんtwitch
Let's Do This
MR 1,539#156,868直近10戦1–9-66直近20戦8–12-37
勝率
40%
25勝 · 38敗 · 保存済み63件
ランクマッチの対戦
63
選択中のモード
勝利
25
ランクマッチ
敗北
38
ランクマッチ
最高MR
1,657
Ed
ランクMR · Ed
ローカル 63 · インポート 0 · グラフ 63 · 保存済み対戦 63
リプレイ未リクエスト
EDED差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | スイレンちゃんtwitch | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 9.2% | 23.2% | -14.0% | |
| CA | 19.4% | 9.8% | +9.5% | |
| ドライブアーツ | 26.4% | 18.1% | +8.3% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 16.30 | 8.93 | +7.37 | |
| 画面端での攻め | 5.70 | 11.75 | -6.05 | |
| SA3 | 38.8% | 33.7% | +5.1% | |
| ドライブガード | 9.3% | 12.9% | -3.6% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 3.3% | 6.8% | -3.5% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 38.5% | 35.3% | +3.2% | |
| SA1 | 32.7% | 33.3% | -0.7% | |
| ドライブインパクト消費 | 1.1% | 1.7% | -0.6% | |
| ドライブパリィ | 2.20 | 1.92 | +0.28 | |
| 投げ | 2.30 | 2.53 | -0.23 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.22 | -0.12 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.10 | +0.10 | |
| 投げ被弾 | 2.30 | 2.20 | +0.10 | |
| ドライブリバーサル | 0.30 | 0.22 | +0.08 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.14 | -0.04 | |
| 投げ抜け | 0.50 | 0.53 | -0.03 | |
| ジャストパリィ | 0.80 | 0.79 | +0.01 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.21 | -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。
Ed · 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被弾：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.1
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 0.2 · 比較対象 0.1
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 5.7 · 比較対象 11.75
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 5.7 · 比較対象 11.75
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 16.3 · 比較対象 8.93
ゲージ消費の目的を決める
ドライブラッシュ（パリィ）：プロフィール 3.3% · 比較対象 6.8%
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
- ドライブラッシュ（パリィ）：プロフィール 3.3% · 比較対象 6.8%
- ドライブアーツ：プロフィール 26.4% · 比較対象 18.1%
- SA2：プロフィール 9.2% · 比較対象 23.2%
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 2026/09/13 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini: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 Dee Jay：16試合中9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 Dee Jay：16試合中9勝
- 対 Char 253：278試合中140勝
- 対 Akuma：22試合中13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：63試合中25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：63試合中25勝
再現性のある反撃機会を探す
パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.1
統計は調査の手がかりです。その間合いで反撃できると確認済みの行動を探し、見た目だけで隙があると判断しないようにしましょう。
試してみよう対象の行動が出たら確認済みの反撃を試します。相手がその行動をやめたら、無理に狙わず通常の間合い管理に戻りましょう。
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 0.2 · 比較対象 0.1
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 2026/09/13 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free