Ken
更新:11 時間前SteamSteamJapanJapanC100%

riuno

Let's Do This
ランク 36MR 1,595#103,292
直近10戦4–6-17直近20戦10–10-1
勝率
53%
78勝 · 70敗 · 保存済み148件
ランクマッチの対戦
148
選択中のモード
勝利
78
ランクマッチ
敗北
70
ランクマッチ
最高MR
1,619
Ken

ランクMR · Ken

ローカル 148 · インポート 0 · グラフ 148 · 保存済み対戦 148

直近の対戦

勝利ランクマッチ

リプレイ未リクエスト
Ryu
riuno · Ryu
Ryu
対戦相手 · Ryuヒイラギ

プレイスタイル比較

Kenの上位—人とプレイ傾向を比較

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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

  1. 守りの判断を見直す

    ドライブパリィ:プロフィール 0.6 · 比較対象 1.97

    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
    • ドライブパリィ:プロフィール 0.6 · 比較対象 1.97
    • ジャストパリィ:プロフィール 0.1 · 比較対象 0.79
  2. 近距離の選択を振り返る

    投げ:プロフィール 3.4 · 比較対象 2.59

    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 3.4 · 比較対象 2.59
    • 投げ抜け:プロフィール 0.3 · 比較対象 0.46
    • 投げ被弾:プロフィール 2.2 · 比較対象 2.28
  3. ゲージ消費の目的を決める

    SA1:プロフィール 6.8% · 比較対象 26.5%

    実際のゲージを見ながら消費判断を5回振り返ります。何を得て、どの選択肢が残ったかを記録しましょう。使用割合だけでは効率を測れません。

    試してみよう

    使い慣れた連係で、ゲージを使う形と温存する形を練習します。結果と残量を比べ、それぞれに適した状況を決めましょう。

    根拠となる統計
    • SA1:プロフィール 6.8% · 比較対象 26.5%
    • SA2:プロフィール 16.9% · 比較対象 25%
    • SA3:プロフィール 55.9% · 比較対象 37.5%

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 2026/09/05 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

このプレイヤーへの対策

  1. 対戦成績を調査の手がかりにする

    対 Yasmine:20試合中10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 Yasmine:20試合中10勝
    • 対 Char 253:181試合中93勝
    • 対 Luke:18試合中11勝

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 2026/09/05 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

Terry · 直近100試合

改善するポイント

  1. 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 0.09

    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 0.09
  2. 守りの判断を見直す

    ドライブパリィ:プロフィール 0.6 · 比較対象 1.84

    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
    • ドライブパリィ:プロフィール 0.6 · 比較対象 1.84
    • 投げ抜け:プロフィール 0.3 · 比較対象 0.37
  3. ゲージ消費の目的を決める

    SA1:プロフィール 6.8% · 比較対象 34.2%

    実際のゲージを見ながら消費判断を5回振り返ります。何を得て、どの選択肢が残ったかを記録しましょう。使用割合だけでは効率を測れません。

    試してみよう

    使い慣れた連係で、ゲージを使う形と温存する形を練習します。結果と残量を比べ、それぞれに適した状況を決めましょう。

    根拠となる統計
    • SA1:プロフィール 6.8% · 比較対象 34.2%
    • SA3:プロフィール 55.9% · 比較対象 29.9%

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 2026/09/05 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

このプレイヤーへの対策

  1. 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 0.22

    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 0.22
  2. 攻める前に守り方を探る

    ジャストパリィ:プロフィール 0.1 · 比較対象 0.73

    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
    • ジャストパリィ:プロフィール 0.1 · 比較対象 0.73
    • ドライブリバーサル:プロフィール 0 · 比較対象 0.23
  3. 対戦成績を調査の手がかりにする

    対 Luke:59試合中34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 Luke:59試合中34勝
    • 対 Yasmine:49試合中25勝
    • 対 Ryu:34試合中11勝

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 2026/09/05 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

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プライバシーと保存データ