直近の対戦
勝利ランクマッチ
EL
MAEL更新：5 時間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%jun198a
Capoeira Connoisseur
MR 1,647#49,504直近10戦5–5+6直近20戦12–8+39
勝率
59%
24勝 · 17敗 · 保存済み41件
ランクマッチの対戦
41
選択中のモード
勝利
24
ランクマッチ
敗北
17
ランクマッチ
最高MR
1,647
Elena
ランクMR · Elena
ローカル 41 · インポート 0 · グラフ 41 · 保存済み対戦 57
リプレイ未リクエスト
ELMAEL差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | jun198a | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 9.5% | 33.5% | -24.0% | |
| SA3 | 52.4% | 31.7% | +20.7% | |
| CA | 17.5% | 9.0% | +8.4% | |
| SA2 | 20.6% | 25.7% | -5.1% | |
| 画面端での攻め | 16.50 | 13.12 | +3.38 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 6.90 | 9.12 | -2.22 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 32.1% | 30.4% | +1.7% | |
| ドライブアーツ | 16.3% | 17.8% | -1.5% | |
| ドライブインパクト消費 | 2.6% | 1.4% | +1.2% | |
| ドライブガード | 15.1% | 14.2% | +0.9% | |
| 投げ | 2.80 | 2.09 | +0.71 | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.48 | -0.28 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 7.5% | 7.7% | -0.2% | |
| ドライブパリィ | 1.70 | 1.90 | -0.20 | |
| 投げ被弾 | 2.40 | 2.20 | +0.20 | |
| ジャストパリィ | 0.60 | 0.77 | -0.17 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.20 | +0.10 | |
| ドライブリバーサル | 0.30 | 0.25 | +0.05 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.16 | +0.04 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.08 | +0.02 |
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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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。
Elena · 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被弾：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.07
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被弾：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.07
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.08
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 0.3 · 比較対象 0.17
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 0.3 · 比較対象 0.17
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.7% · 比較対象 1.4%
近距離の選択を振り返る
投げ抜け：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.46
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.46
- 投げ：プロフィール 2.4 · 比較対象 2.27
- 投げ被弾：プロフィール 2.4 · 比較対象 2.08
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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free
このプレイヤーへの対策
再現性のある反撃機会を探す
パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.07
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被弾：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.07
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.08
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 0.3 · 比較対象 0.17
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 0.3 · 比較対象 0.17
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.7% · 比較対象 1.4%
近距離のパターンを探る
投げ抜け：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.46
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.46
- 投げ：プロフィール 2.4 · 比較対象 2.27
- 投げ被弾：プロフィール 2.4 · 比較対象 2.08
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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free