直近の対戦
勝利カジュアル
A.
JAA.更新：24 時間前
Steam
Chinaクラブ · AkiFcM100%
SteamChinaクラブ · AkiFcM100%feihei
Let's Do This
直近10戦0–4-30直近20戦0–4-30
勝率
0%
0勝 · 4敗 · 保存済み4件
ランクマッチの対戦
4
選択中のモード
勝利
0
ランクマッチ
敗北
4
ランクマッチ
最高MR
1,701
A.K.I.
ランクMR · A.K.I.
ローカル 4 · インポート 0 · グラフ 4 · 保存済み対戦 66
リプレイ未リクエスト
A.JAA.差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | feihei | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 3.3% | 23.3% | -20.0% | |
| ドライブアーツ | 37.9% | 21.9% | +16.0% | |
| SA3 | 41.4% | 30.7% | +10.8% | |
| SA2 | 12.9% | 21.6% | -8.7% | |
| SA1 | 32.9% | 39.0% | -6.2% | |
| CA | 12.9% | 8.7% | +4.1% | |
| 画面端での攻め | 7.60 | 11.64 | -4.04 | |
| ドライブインパクト消費 | 4.8% | 1.8% | +3.0% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 12.9% | 10.3% | +2.6% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.80 | 9.56 | -1.76 | |
| ドライブパリィ | 0.90 | 1.85 | -0.95 | |
| ドライブガード | 16.7% | 16.3% | +0.4% | |
| ドライブインパクト | 0.60 | 0.22 | +0.38 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.57 | -0.37 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.40 | 0.10 | +0.30 | |
| ドライブリバーサル | 0.70 | 0.40 | +0.30 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.56 | -0.26 | |
| 投げ | 2.10 | 2.33 | -0.23 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.30 | -0.10 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.08 | -0.08 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| 投げ被弾 | 2.30 | 2.33 | -0.03 |
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。
A.K.I. · 直近100試合
改善するポイント
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 0.6 · 比較対象 0.22
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 0.6 · 比較対象 0.22
- ドライブインパクト消費：プロフィール 4.8% · 比較対象 1.8%
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 0.4 · 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 0.4 · 比較対象 0.1
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.09
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 2.1 · 比較対象 2.33
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 2.1 · 比較対象 2.33
- 投げ被弾：プロフィール 2.3 · 比較対象 2.33
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 2026/09/16 · 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 0.6 · 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 0.6 · 比較対象 0.22
- ドライブインパクト消費：プロフィール 4.8% · 比較対象 1.8%
攻める前に守り方を探る
ドライブリバーサル：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.4
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.4
- ドライブパリィ：プロフィール 0.9 · 比較対象 1.85
- 投げ抜け：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.56
近距離のパターンを探る
投げ被弾：プロフィール 2.3 · 比較対象 2.33
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 2.3 · 比較対象 2.33
- 投げ抜け：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.56
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 2026/09/16 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free