直近の対戦
敗北ランクマッチ
KE
CAKE更新：7 時間前
CrossPlatform
United Kingdomクラブ · DamedameM100%
CrossPlatformUnited Kingdomクラブ · DamedameM100%Sim4
Let's Do This
LP 22,406直近10戦6–4直近20戦10–10
勝率
46%
16勝 · 19敗 · 保存済み35件
ランクマッチの対戦
35
選択中のモード
勝利
16
ランクマッチ
敗北
19
ランクマッチ
最高LP
22,508
Ken
ランクLP · Ken
このキャラクターのLP推移
リプレイ未リクエスト
KECAKE差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Sim4 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブアーツ | 53.2% | 14.9% | +38.3% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 0.2% | 38.2% | -38.0% | |
| SA2 | 4.8% | 25.9% | -21.1% | |
| ドライブインパクト消費 | 12.9% | 1.4% | +11.5% | |
| SA3 | 46.8% | 35.8% | +11.0% | |
| SA1 | 37.3% | 27.3% | +10.0% | |
| 画面端での攻め | 6.50 | 13.12 | -6.62 | |
| ドライブガード | 9.5% | 12.7% | -3.3% | |
| ドライブインパクト | 1.50 | 0.19 | +1.31 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 1.10 | 0.08 | +1.02 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.00 | 8.95 | -0.95 | |
| ジャストパリィ | 0.00 | 0.84 | -0.84 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.90 | 0.10 | +0.80 | |
| ドライブパリィ | 1.40 | 1.89 | -0.49 | |
| 投げ被弾 | 1.90 | 2.26 | -0.36 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.44 | -0.34 | |
| 投げ | 2.30 | 2.57 | -0.27 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.5% | 6.8% | -0.3% | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.23 | -0.23 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.21 | +0.09 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| CA | 11.1% | 11.0% | +0.1% | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 |
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成功：プロフィール 0.9 · 比較対象 0.1
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成功：プロフィール 0.9 · 比較対象 0.1
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 1.1 · 比較対象 0.08
ゲージ消費の目的を決める
ドライブアーツ：プロフィール 53.2% · 比較対象 14.9%
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
- ドライブアーツ：プロフィール 53.2% · 比較対象 14.9%
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.23
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.23
- ジャストパリィ：プロフィール 0 · 比較対象 0.84
- ドライブパリィ：プロフィール 1.4 · 比較対象 1.89
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 2026/09/14 · 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 253：467試合中202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 253：467試合中202勝
- 対 Akuma：46試合中21勝
- 対 Ryu：45試合中18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：35試合中16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：35試合中16勝
再現性のある反撃機会を探す
パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.9 · 比較対象 0.1
統計は調査の手がかりです。その間合いで反撃できると確認済みの行動を探し、見た目だけで隙があると判断しないようにしましょう。
試してみよう対象の行動が出たら確認済みの反撃を試します。相手がその行動をやめたら、無理に狙わず通常の間合い管理に戻りましょう。
根拠となる統計
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.9 · 比較対象 0.1
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 1.1 · 比較対象 0.08
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 2026/09/14 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free