直近の対戦
勝利ランクマッチ
KE
DEKE更新：14 時間前
Steam
Japanクラブ · SiberiannExpresC99%
SteamJapanクラブ · SiberiannExpresC99%地獄から来た男
Unbreakable Bonds
MR 1,362#570,303直近10戦9–1+63直近20戦13–7+53
勝率
40%
29勝 · 44敗 · 保存済み73件
ランクマッチの対戦
73
選択中のモード
勝利
29
ランクマッチ
敗北
44
ランクマッチ
最高MR
1,472
Ken
ランクMR · Ken
ローカル 70 · インポート 32 · グラフ 83 · 保存済み対戦 151
リプレイ未リクエスト
KEDEKE差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 地獄から来た男 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 10.2% | 25.9% | -15.7% | |
| SA3 | 51.0% | 35.8% | +15.2% | |
| CA | 18.4% | 11.0% | +7.3% | |
| SA1 | 20.4% | 27.3% | -6.9% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 32.9% | 38.2% | -5.3% | |
| 画面端での攻め | 8.30 | 13.12 | -4.82 | |
| ドライブインパクト消費 | 3.8% | 1.4% | +2.4% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 4.8% | 6.8% | -2.0% | |
| ドライブガード | 11.1% | 12.7% | -1.6% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.90 | 8.95 | -1.05 | |
| 投げ | 1.90 | 2.57 | -0.67 | |
| ドライブアーツ | 14.4% | 14.9% | -0.6% | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.84 | -0.54 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.50 | 0.08 | +0.42 | |
| ドライブリバーサル | 0.60 | 0.23 | +0.37 | |
| ドライブパリィ | 1.60 | 1.89 | -0.29 | |
| 投げ被弾 | 2.40 | 2.26 | +0.14 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.19 | +0.11 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.21 | +0.09 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| 投げ抜け | 0.50 | 0.44 | +0.06 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| パニッシュカウンター成功 | 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。
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被弾：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.08
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 0.4 · 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 2.1 · 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 2.1 · 比較対象 2.62
- 投げ抜け：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.45
- 投げ被弾：プロフィール 2.1 · 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 2026/09/07 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free
このプレイヤーへの対策
継続する傾向と単発のミスを分ける
保存済みの直近ランクマッチ：28試合中7勝
複数の直近試合で勝ちと負けを比べます。印象的な一度のミスより、繰り返す状況を中心に準備しましょう。
試してみよう最初のラウンドで仮説を一つ確認します。繰り返すなら準備した調整を行い、違うならその仮説を捨てて新しい傾向を観察しましょう。
根拠となる統計
- 保存済みの直近ランクマッチ：28試合中7勝
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Ryu：24試合中16勝
低い勝率は見るべき映像の手がかりであり、有利なキャラ選択を保証しません。同じ苦しい場面が複数の試合に出るか確認しましょう。
試してみよう該当キャラクターを使うなら、映像にあった使い慣れた状況を一度試します。相手が対応できたら仮説を捨て、実際の動きに合わせましょう。
根拠となる統計
- 対 Ryu：24試合中16勝
- 対 Akuma：20試合中3勝
- 対 Yasmine：20試合中9勝
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 0.4 · 比較対象 0.08
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 0.4 · 比較対象 0.08
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 2026/09/07 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free