直近の対戦
勝利ランクマッチ
KE
ED
AK更新：3 時間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%CAfFeLiC
RISE ABOVE
LP 9,125直近10戦8–2直近20戦12–5
勝率
71%
12勝 · 5敗 · 保存済み17件
ランクマッチの対戦
17
選択中のモード
勝利
12
ランクマッチ
敗北
5
ランクマッチ
最高LP
9,165
Akuma
ランクLP · Akuma
このキャラクターのLP推移
リプレイ未リクエスト
KEEDAK差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | CAfFeLiC | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 65.7% | 28.6% | +37.1% | |
| SA3 | 10.9% | 38.7% | -27.8% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 12.8% | 32.7% | -19.9% | |
| ドライブインパクト消費 | 15.2% | 1.5% | +13.7% | |
| CA | 1.7% | 9.9% | -8.2% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 2.10 | 8.55 | -6.45 | |
| 画面端での攻め | 6.10 | 11.47 | -5.37 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 10.5% | 7.4% | +3.1% | |
| 投げ被弾 | 3.80 | 2.09 | +1.71 | |
| ドライブパリィ | 0.20 | 1.65 | -1.45 | |
| ドライブアーツ | 18.0% | 19.2% | -1.2% | |
| 投げ | 3.80 | 2.74 | +1.06 | |
| SA2 | 21.7% | 22.8% | -1.0% | |
| ドライブインパクト | 1.10 | 0.20 | +0.90 | |
| ジャストパリィ | 0.00 | 0.77 | -0.77 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.70 | 0.09 | +0.61 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.70 | 0.13 | +0.57 | |
| ドライブガード | 12.8% | 13.1% | -0.4% | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.20 | -0.20 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.27 | -0.07 | |
| 投げ抜け | 0.50 | 0.45 | +0.05 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.03 | -0.03 |
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。
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 0.7 · 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 0.7 · 比較対象 0.08
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.1
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 3.8 · 比較対象 2.57
近距離のやり取りを5回確認します。投げの機会、投げの試行、防御の選択を分けて見ましょう。集計回数だけでは正解を判断できません。
試してみよう繰り返す状況で打撃と投げをダミーに記録し、選んだ対応を練習します。実戦でも意識して判断できているか確認しましょう。
根拠となる統計
- 投げ：プロフィール 3.8 · 比較対象 2.57
- 投げ抜け：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.44
- 投げ被弾：プロフィール 3.8 · 比較対象 2.26
ゲージ消費の目的を決める
ドライブラッシュ（キャンセル）：プロフィール 12.8% · 比較対象 38.2%
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（キャンセル）：プロフィール 12.8% · 比較対象 38.2%
- ドライブラッシュ（パリィ）：プロフィール 10.5% · 比較対象 6.8%
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
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 1.89
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 0.2 · 比較対象 1.89
- ジャストパリィ：プロフィール 0 · 比較対象 0.84
- ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.23
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Char 253：39試合中17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 253：39試合中17勝
- 対 Zangief：19試合中5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 2026/09/13 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free