直近の対戦
敗北ランクマッチ
TE
YA
KE更新：9 時間前
Steam
Japanクラブ · PrimitiveArtC100%
SteamJapanクラブ · PrimitiveArtC100%ゴア・マガラ ケン
Rathalos in the Ring
MR 1,805#10,117直近10戦4–6-16直近20戦7–13-45
勝率
52%
61勝 · 56敗 · 保存済み117件
ランクマッチの対戦
117
選択中のモード
勝利
61
ランクマッチ
敗北
56
ランクマッチ
最高MR
1,805
Ken
ランクMR · Ken
ローカル 116 · インポート 0 · グラフ 116 · 保存済み対戦 370
リプレイ未リクエスト
TEYAKE差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | ゴア・マガラ ケン | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 46.5% | 27.3% | +19.2% | |
| SA3 | 25.6% | 35.8% | -10.2% | |
| CA | 2.3% | 11.0% | -8.7% | |
| 画面端での攻め | 9.00 | 13.12 | -4.12 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 8.9% | 6.8% | +2.2% | |
| ドライブアーツ | 12.9% | 14.9% | -2.1% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 11.00 | 8.95 | +2.05 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 37.3% | 38.2% | -0.9% | |
| ドライブガード | 13.5% | 12.7% | +0.7% | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.84 | -0.54 | |
| 投げ被弾 | 2.60 | 2.26 | +0.34 | |
| SA2 | 25.6% | 25.9% | -0.3% | |
| ドライブインパクト消費 | 1.6% | 1.4% | +0.2% | |
| スタン被弾 | 0.20 | 0.05 | +0.15 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.23 | -0.13 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.10 | +0.10 | |
| ドライブパリィ | 1.80 | 1.89 | -0.09 | |
| 投げ | 2.50 | 2.57 | -0.07 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| 投げ抜け | 0.50 | 0.44 | +0.06 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.21 | -0.01 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.19 | +0.01 |
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。
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 0.2 · 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 0.2 · 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 0.08
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 3.9 · 比較対象 2.62
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 3.9 · 比較対象 2.62
- 投げ被弾：プロフィール 2 · 比較対象 2.26
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 10.4 · 比較対象 12.91
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 10.4 · 比較対象 12.91
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 10.2 · 比較対象 8.75
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 2026/09/08 · 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成功：プロフィール 0.2 · 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 0.2 · 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 0.08
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 3.9 · 比較対象 2.62
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 3.9 · 比較対象 2.62
- 投げ被弾：プロフィール 2 · 比較対象 2.26
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 2026/09/08 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free