直近の対戦
勝利ランクマッチ
A.
ELA.更新：2 日前
CrossPlatform
Japanクラブ · tamachanC98%
CrossPlatformJapanクラブ · tamachanC98%ちんたま
Codename: Crimson Viper
MR 1,606#76,266直近10戦8–2+47直近20戦14–6+62
勝率
52%
25勝 · 23敗 · 保存済み48件
ランクマッチの対戦
48
選択中のモード
勝利
25
ランクマッチ
敗北
23
ランクマッチ
最高MR
1,616
A.K.I.
ランクMR · A.K.I.
ローカル 48 · インポート 0 · グラフ 48 · 保存済み対戦 48
リプレイ未リクエスト
A.ELA.差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | ちんたま | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 0.7% | 23.3% | -22.6% | |
| SA1 | 57.1% | 37.8% | +19.3% | |
| ドライブアーツ | 2.6% | 21.0% | -18.4% | |
| SA3 | 14.3% | 30.6% | -16.3% | |
| SA2 | 12.5% | 22.0% | -9.5% | |
| 画面端での攻め | 4.20 | 11.29 | -7.09 | |
| ドライブガード | 24.1% | 17.0% | +7.1% | |
| CA | 16.1% | 9.6% | +6.5% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 14.3% | 11.0% | +3.3% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 11.20 | 9.83 | +1.37 | |
| ドライブインパクト消費 | 0.6% | 1.8% | -1.2% | |
| 投げ被弾 | 3.30 | 2.30 | +1.00 | |
| 投げ | 1.60 | 2.34 | -0.74 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.60 | -0.30 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.24 | -0.14 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.22 | -0.12 | |
| ドライブリバーサル | 0.50 | 0.40 | +0.10 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.11 | +0.09 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.08 | -0.08 | |
| ドライブパリィ | 2.00 | 1.93 | +0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| 投げ抜け | 0.50 | 0.52 | -0.02 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.12 | -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。
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。
C. Viper · 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 0.09
近距離の選択を振り返る
投げ被弾：プロフィール 3.3 · 比較対象 2.19
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
- 投げ被弾：プロフィール 3.3 · 比較対象 2.19
- 投げ：プロフィール 1.6 · 比較対象 2.28
- 投げ抜け：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.47
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 4.2 · 比較対象 11.07
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 4.2 · 比較対象 11.07
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 11.2 · 比較対象 8.66
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 2026/09/12 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free
このプレイヤーへの対策
攻める前に守り方を探る
投げ被弾：プロフィール 3.3 · 比較対象 2.19
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
- 投げ被弾：プロフィール 3.3 · 比較対象 2.19
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 0.1 · 比較対象 0.16
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 0.1 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 0.6% · 比較対象 1.8%
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 2026/09/12 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free