直近の対戦
敗北カスタムルーム
EDEDED更新：20 分前
CrossPlatform
Japanクラブ · ITAMAEM92%
CrossPlatformJapanクラブ · ITAMAEM92%P_YAMA_K
Ever Improving
MR 1,755#16,667直近10戦3–7-28直近20戦8–12-26
勝率
49%
70勝 · 73敗 · 保存済み143件
ランクマッチの対戦
143
選択中のモード
勝利
70
ランクマッチ
敗北
73
ランクマッチ
最高MR
1,773
Ed
ランクMR · Ed
ローカル 139 · インポート 0 · グラフ 139 · 保存済み対戦 218
リプレイ未リクエスト
EDEDED差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | P_YAMA_K | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 42.7% | 33.7% | +9.0% | |
| SA2 | 17.3% | 23.2% | -5.8% | |
| SA1 | 30.7% | 33.3% | -2.7% | |
| 画面端での攻め | 9.30 | 11.75 | -2.45 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 37.0% | 35.3% | +1.7% | |
| ドライブインパクト消費 | 3.1% | 1.7% | +1.4% | |
| ドライブガード | 11.7% | 12.9% | -1.3% | |
| ドライブアーツ | 16.9% | 18.1% | -1.1% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 5.9% | 6.8% | -0.9% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.20 | 8.93 | -0.73 | |
| CA | 9.3% | 9.8% | -0.5% | |
| 投げ被弾 | 2.60 | 2.20 | +0.40 | |
| 投げ | 2.20 | 2.53 | -0.33 | |
| ジャストパリィ | 0.50 | 0.79 | -0.29 | |
| ドライブパリィ | 1.70 | 1.92 | -0.22 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.22 | -0.12 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.10 | +0.10 | |
| ドライブインパクト | 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 | |
| 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。
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。
Ed · 直近100試合
改善するポイント
勝敗をまたいで判断を比べる
保存済みの直近ランクマッチ：100試合中49勝
保存された直近の試合から2勝と2敗を選び、判断が変わる場面を探します。戦績だけでは結果が変化した理由はわかりません。
試してみよう次の5試合で試す判断を一つ書き出します。勝敗だけで練習を評価せず、実行できたかと何が起きたかを振り返りましょう。
根拠となる統計
- 保存済みの直近ランクマッチ：100試合中49勝
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 1.4 · 比較対象 2.6
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 1.4 · 比較対象 2.6
- 投げ抜け：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.47
- 投げ被弾：プロフィール 2.4 · 比較対象 2.18
画面端に至る経緯を追う
画面端に追い込まれた時間：プロフィール 10.6 · 比較対象 9.53
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
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 10.6 · 比較対象 9.53
- 画面端での攻め：プロフィール 8.4 · 比較対象 11.8
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 2026/09/12 · 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 Luke：101試合中64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 Luke：101試合中64勝
- 対 Yasmine：85試合中53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：100試合中49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：100試合中49勝
攻める前に守り方を探る
投げ抜け：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.47
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.47
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 2026/09/12 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free