直近の対戦
勝利ランクマッチ
BL
RYBL更新：3 日前
CrossPlatform
Otherクラブ · BIankaC100%
CrossPlatformOtherクラブ · BIankaC100%RICKEY
Ever Improving
MR 1,706#27,133直近10戦5–5-2直近20戦12–8+32
勝率
52%
29勝 · 27敗 · 保存済み56件
ランクマッチの対戦
56
選択中のモード
勝利
29
ランクマッチ
敗北
27
ランクマッチ
最高MR
1,783
Blanka
ランクMR · Blanka
ローカル 56 · インポート 66 · グラフ 101 · 保存済み対戦 58
利用可能
BLRYBL差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | RICKEY | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 70.5% | 54.8% | +15.7% | |
| SA3 | 2.9% | 14.8% | -11.9% | |
| ドライブアーツ | 28.7% | 24.9% | +3.8% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 23.3% | 26.9% | -3.6% | |
| SA1 | 23.0% | 25.2% | -2.2% | |
| CA | 3.6% | 5.2% | -1.6% | |
| 画面端での攻め | 13.70 | 12.16 | +1.54 | |
| ドライブガード | 11.2% | 12.7% | -1.5% | |
| ドライブインパクト消費 | 0.5% | 1.7% | -1.1% | |
| 投げ | 1.80 | 2.59 | -0.79 | |
| ドライブパリィ | 1.00 | 1.61 | -0.61 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.52 | -0.22 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.60 | 9.41 | +0.19 | |
| 投げ抜け | 0.50 | 0.32 | +0.18 | |
| ドライブリバーサル | 0.60 | 0.44 | +0.16 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.21 | -0.11 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.00 | 0.10 | -0.10 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.00 | 0.09 | -0.09 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.09 | -0.09 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.33 | -0.03 | |
| 投げ被弾 | 2.00 | 2.01 | -0.01 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 7.2% | 7.2% | -0.0% |
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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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。
Blanka · 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 2.59
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 2.59
- 投げ被弾：プロフィール 2 · 比較対象 2.01
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 0.1 · 比較対象 0.21
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 0.1 · 比較対象 0.21
- ドライブインパクト消費：プロフィール 0.5% · 比較対象 1.7%
守りの判断を見直す
ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.52
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
- ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.52
- ドライブパリィ：プロフィール 1 · 比較対象 1.61
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.44
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
近距離のパターンを探る
投げ被弾：プロフィール 2 · 比較対象 2.01
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
- 投げ被弾：プロフィール 2 · 比較対象 2.01
- 投げ抜け：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.32
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 0.1 · 比較対象 0.21
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 0.1 · 比較対象 0.21
- ドライブインパクト消費：プロフィール 0.5% · 比較対象 1.7%
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：56試合中29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：56試合中29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-pro:free