直近の対戦
敗北カジュアル
ED
JUED更新：13 時間前
Steam
OtherC100%
SteamOtherC100%Luling
Perfect Victory
MR 1,633#57,376直近10戦6–4-1直近20戦11–7-5
勝率
61%
11勝 · 7敗 · 保存済み18件
ランクマッチの対戦
18
選択中のモード
勝利
11
ランクマッチ
敗北
7
ランクマッチ
最高MR
1,647
Ed
ランクMR · Ed
ローカル 16 · インポート 0 · グラフ 16 · 保存済み対戦 158
利用可能
EDJUED差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Luling | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 25.6% | 35.3% | -9.7% | |
| SA1 | 24.0% | 33.3% | -9.3% | |
| 画面端での攻め | 5.10 | 11.75 | -6.65 | |
| ドライブアーツ | 23.2% | 18.1% | +5.1% | |
| SA3 | 38.7% | 33.7% | +5.0% | |
| CA | 14.7% | 9.8% | +4.8% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 11.60 | 8.93 | +2.67 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 4.8% | 6.8% | -2.0% | |
| ドライブガード | 14.7% | 12.9% | +1.8% | |
| ドライブインパクト消費 | 0.4% | 1.7% | -1.3% | |
| ドライブパリィ | 3.10 | 1.92 | +1.18 | |
| ジャストパリィ | 1.60 | 0.79 | +0.81 | |
| 投げ | 1.80 | 2.53 | -0.73 | |
| SA2 | 22.7% | 23.2% | -0.5% | |
| 投げ被弾 | 2.60 | 2.20 | +0.40 | |
| ドライブインパクト | 0.00 | 0.22 | -0.22 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.00 | 0.14 | -0.14 | |
| 投げ抜け | 0.40 | 0.53 | -0.13 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.21 | -0.11 | |
| 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被弾 | 0.10 | 0.10 | -0.00 |
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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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
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 1.8 · 比較対象 2.53
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 1.8 · 比較対象 2.53
- 投げ抜け：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.53
- 投げ被弾：プロフィール 2.6 · 比較対象 2.2
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 3.1 · 比較対象 1.92
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 3.1 · 比較対象 1.92
- ジャストパリィ：プロフィール 1.6 · 比較対象 0.79
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.22
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 5.1 · 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 5.1 · 比較対象 11.75
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 11.6 · 比較対象 8.93
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 2026/09/15 · 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 · 比較対象 0.22
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 · 比較対象 0.22
- ドライブインパクト消費：プロフィール 0.4% · 比較対象 1.7%
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 3.1 · 比較対象 1.92
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 3.1 · 比較対象 1.92
- ジャストパリィ：プロフィール 1.6 · 比較対象 0.79
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.22
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 1.8 · 比較対象 2.53
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 1.8 · 比較対象 2.53
- 投げ抜け：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.53
- 投げ被弾：プロフィール 2.6 · 比較対象 2.2
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 2026/09/15 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free