直近の対戦
KE盾獅子Mk-III
ランクMR · Ken
ローカル 0 · インポート 0 · グラフ 0 · 保存済み対戦 118
この期間にはランクMRポイントがまだ十分ありません。
| 傾向 | 盾獅子Mk-III | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| CA | 23.1% | 11.0% | +12.0% | |
| SA2 | 15.4% | 25.9% | -10.5% | |
| ドライブアーツ | 7.3% | 14.9% | -7.6% | |
| SA3 | 28.2% | 35.8% | -7.6% | |
| ドライブラッシュ(パリィ) | 13.0% | 6.8% | +6.2% | |
| SA1 | 33.3% | 27.3% | +6.1% | |
| ドライブインパクト消費 | 7.4% | 1.4% | +6.0% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 5.80 | 8.95 | -3.15 | |
| 画面端での攻め | 10.00 | 13.12 | -3.12 | |
| ドライブラッシュ(キャンセル) | 36.5% | 38.2% | -1.7% | |
| ドライブパリィ | 0.20 | 1.89 | -1.69 | |
| ドライブガード | 14.4% | 12.7% | +1.7% | |
| ジャストパリィ | 0.00 | 0.84 | -0.84 | |
| 投げ | 3.30 | 2.57 | +0.73 | |
| 投げ被弾 | 1.60 | 2.26 | -0.66 | |
| ドライブインパクト | 0.70 | 0.19 | +0.51 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.44 | -0.34 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.40 | 0.10 | +0.30 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.08 | +0.22 | |
| ドライブリバーサル | 0.30 | 0.23 | +0.07 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.21 | -0.01 |
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。
Ken · 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 0.3 · 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被弾:プロフィール 0.3 · 比較対象 0.08
- パニッシュカウンター成功:プロフィール 0.4 · 比較対象 0.1
ドライブインパクトの目的を明確にする
ドライブインパクト:プロフィール 0.7 · 比較対象 0.19
ドライブインパクトを5回振り返り、使った状況と結果を記録します。有効な使い方は残し、平均回数に合わせるより失敗の共通点を調べましょう。
試してみようダミーの別スロットにドライブインパクトと通常の攻撃を記録し、混ぜて再生します。現在のゲージ状況で使える対応を見分けて練習しましょう。
根拠となる統計
- ドライブインパクト:プロフィール 0.7 · 比較対象 0.19
- ドライブインパクト消費:プロフィール 7.4% · 比較対象 1.4%
守りの判断を見直す
投げ抜け:プロフィール 0.1 · 比較対象 0.44
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
- 投げ抜け:プロフィール 0.1 · 比較対象 0.44
- 投げ被弾:プロフィール 1.6 · 比較対象 2.26
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-pro: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 0.7 · 比較対象 0.19
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 0.7 · 比較対象 0.19
- ドライブインパクト消費:プロフィール 7.4% · 比較対象 1.4%
再現性のある反撃機会を探す
パニッシュカウンター成功:プロフィール 0.4 · 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成功:プロフィール 0.4 · 比較対象 0.1
- パニッシュカウンター被弾:プロフィール 0.3 · 比較対象 0.08
近距離のパターンを探る
投げ:プロフィール 3.3 · 比較対象 2.57
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 3.3 · 比較対象 2.57
- 投げ抜け:プロフィール 0.1 · 比較対象 0.44
- 投げ被弾:プロフィール 1.6 · 比較対象 2.26
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-pro:free

