直近の対戦
敗北ランクマッチ
AL
AKAL更新：6 日前
Steam
OtherC100%
SteamOtherC100%Loo-S
Rom-Com
LP 20,635直近10戦4–6直近20戦5–9
勝率
36%
5勝 · 9敗 · 保存済み14件
ランクマッチの対戦
14
選択中のモード
勝利
5
ランクマッチ
敗北
9
ランクマッチ
最高LP
20,710
Alex
ランクLP · Alex
このキャラクターのLP推移
リプレイ未リクエスト
ALAKAL差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Loo-S | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 14.8% | 38.9% | -24.2% | |
| SA2 | 50.8% | 27.6% | +23.2% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 11.4% | 33.2% | -21.8% | |
| ドライブインパクト消費 | 15.3% | 2.0% | +13.2% | |
| ドライブガード | 7.7% | 14.0% | -6.4% | |
| 画面端での攻め | 4.90 | 10.07 | -5.17 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 5.80 | 9.50 | -3.70 | |
| CA | 11.5% | 8.3% | +3.2% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 5.8% | 8.2% | -2.4% | |
| SA3 | 23.0% | 25.2% | -2.2% | |
| ドライブアーツ | 11.4% | 13.2% | -1.8% | |
| ドライブパリィ | 0.40 | 1.62 | -1.22 | |
| ドライブリバーサル | 1.30 | 0.43 | +0.87 | |
| ドライブインパクト | 1.00 | 0.23 | +0.77 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.60 | 0.14 | +0.46 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.64 | -0.44 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.50 | 0.11 | +0.39 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.51 | -0.21 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.27 | -0.17 | |
| 投げ | 2.20 | 2.24 | -0.04 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| 投げ被弾 | 2.20 | 2.18 | +0.02 | |
| スタン成功 | 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。
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。
Alex · 直近100試合
改善するポイント
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 1.3 · 比較対象 0.47
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 1.3 · 比較対象 0.47
- ドライブパリィ：プロフィール 0.4 · 比較対象 1.63
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 4.9 · 比較対象 9.01
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 4.9 · 比較対象 9.01
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 5.8 · 比較対象 9.88
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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free
このプレイヤーへの対策
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 1.3 · 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
- ドライブリバーサル：プロフィール 1.3 · 比較対象 0.47
- ドライブパリィ：プロフィール 0.4 · 比較対象 1.63
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 2.2 · 比較対象 2.32
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 2.2 · 比較対象 2.32
- 投げ抜け：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.48
- 投げ被弾：プロフィール 2.2 · 比較対象 2.12
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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free