直近の対戦
敗北ランクマッチ
RA
LURA更新：12 時間前
Steam
Japanクラブ · DuelCommitteeC100%
SteamJapanクラブ · DuelCommitteeC100%Losma
Longtime Rashid Player
MR 1,567#121,979直近10戦3–7-28直近20戦7–13-39
勝率
45%
46勝 · 57敗 · 保存済み103件
ランクマッチの対戦
103
選択中のモード
勝利
46
ランクマッチ
敗北
57
ランクマッチ
最高MR
1,660
Rashid
ランクMR · Rashid
ローカル 103 · インポート 119 · グラフ 159 · 保存済み対戦 116
リプレイ未リクエスト
RALURA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Losma | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 83.3% | 56.0% | +27.3% | |
| SA1 | 3.9% | 22.7% | -18.8% | |
| SA3 | 9.8% | 16.6% | -6.8% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 28.0% | 32.1% | -4.1% | |
| CA | 2.9% | 4.7% | -1.7% | |
| ドライブガード | 14.5% | 13.0% | +1.5% | |
| 画面端での攻め | 16.40 | 15.02 | +1.38 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 8.5% | 7.4% | +1.0% | |
| 投げ | 3.50 | 2.64 | +0.86 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.30 | 9.52 | +0.78 | |
| 投げ被弾 | 2.80 | 2.05 | +0.75 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.6% | 2.0% | +0.6% | |
| ドライブパリィ | 2.20 | 1.77 | +0.43 | |
| 投げ抜け | 0.70 | 0.37 | +0.33 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.61 | -0.31 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.10 | -0.10 | |
| ドライブアーツ | 20.0% | 20.1% | -0.1% | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.11 | +0.09 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.13 | +0.07 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.25 | +0.05 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.28 | +0.02 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| ドライブリバーサル | 0.30 | 0.31 | -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。
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。
Rashid · 直近100試合
改善するポイント
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 1.8 · 比較対象 1.73
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
- ドライブパリィ：プロフィール 1.8 · 比較対象 1.73
- ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.63
近距離の選択を振り返る
投げ抜け：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.38
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.38
- 投げ被弾：プロフィール 2.6 · 比較対象 2.12
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 2026/09/08 · 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 Char 253：747試合中367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 253：747試合中367勝
- 対 Luke：76試合中35勝
- 対 JP：53試合中22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：42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：42試合中15勝
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 1.8 · 比較対象 1.73
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 1.8 · 比較対象 1.73
- ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.63
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 2026/09/08 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free