直近の対戦
敗北カスタムルーム
KE
LUKE更新：1 日前
Steam
Japanクラブ · KENsLaboratoryC100%
SteamJapanクラブ · KENsLaboratoryC100%GEXI
Pension Owner
MR 1,516#199,255直近10戦7–3+32直近20戦12–8+35
勝率
55%
47勝 · 38敗 · 保存済み85件
ランクマッチの対戦
85
選択中のモード
勝利
47
ランクマッチ
敗北
38
ランクマッチ
最高MR
1,524
Ken
ランクMR · Ken
ローカル 85 · インポート 509 · グラフ 509 · 保存済み対戦 135
リプレイ未リクエスト
KELUKE差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | GEXI | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 9.9% | 25.9% | -16.0% | |
| SA3 | 46.9% | 35.8% | +11.1% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 13.3% | 6.8% | +6.6% | |
| SA1 | 33.3% | 27.3% | +6.1% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 33.2% | 38.2% | -5.0% | |
| ドライブアーツ | 11.8% | 14.9% | -3.2% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 6.00 | 8.95 | -2.95 | |
| ドライブガード | 15.5% | 12.7% | +2.7% | |
| 画面端での攻め | 11.60 | 13.12 | -1.52 | |
| ドライブパリィ | 0.60 | 1.89 | -1.29 | |
| CA | 9.9% | 11.0% | -1.2% | |
| ドライブインパクト消費 | 2.4% | 1.4% | +1.0% | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.84 | -0.74 | |
| 投げ被弾 | 1.90 | 2.26 | -0.36 | |
| 投げ | 2.90 | 2.57 | +0.33 | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.44 | -0.24 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.23 | -0.23 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| 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 | |
| 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。
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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。
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 0.1 · 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 0.1 · 比較対象 0.08
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.1
守りの判断を見直す
投げ抜け：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.44
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.44
- 投げ被弾：プロフィール 1.9 · 比較対象 2.26
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 0.2 · 比較対象 0.19
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 0.2 · 比較対象 0.19
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.4% · 比較対象 1.4%
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 2026/09/13 · 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 0.1 · 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 0.1 · 比較対象 0.08
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.1
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 2.9 · 比較対象 2.57
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 2.9 · 比較対象 2.57
- 投げ抜け：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.44
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 0.2 · 比較対象 0.19
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 0.2 · 比較対象 0.19
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.4% · 比較対象 1.4%
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 2026/09/13 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free