Kimberly
更新:2 日前CrossPlatformCrossPlatformOtherOtherクラブ · TrickstarEVIM100%

シーフード鯰

I'm a Fighter
ランク 36MR 1,589#104,144
直近10戦4–3+11直近20戦4–3+11
勝率
57%
4勝 · 3敗 · 保存済み7件
ランクマッチの対戦
7
選択中のモード
勝利
4
ランクマッチ
敗北
3
ランクマッチ
最高MR
1,617
Kimberly

ランクMR · Kimberly

ローカル 7 · インポート 0 · グラフ 7 · 保存済み対戦 57

直近の対戦

敗北バトルハブ

リプレイ未リクエスト
Kimberly
シーフード鯰 · Kimberly
Jamie
対戦相手 · Jamieかすかで

プレイスタイル比較

Kimberlyの上位30人とプレイ傾向を比較

ベンチマーク更新:2026/09/03 4:17

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。 · データの詳細

Kimberly
シーフード鯰のKimberlyベンチマーク

抽出したKimberlyの上位30人の平均的なプレイ傾向と比較します。

みすとめーる@iMstMaiL 2203 · tako956402 2147 · シティ・ポップ増山 2143 · PipokunですSycomの 2112 · K.R.T 2079 · ほか25人

差の絶対値が大きい順23項目
傾向シーフード鯰トップ層 トップ層
ドライブラッシュ(キャンセル)20.8%29.7%-8.9%
SA213.1%19.2%-6.2%
SA341.1%38.5%+2.6%
SA136.4%34.0%+2.4%
ドライブラッシュ(パリィ)9.5%7.5%+2.0%
ドライブインパクト消費3.4%2.2%+1.2%
CA9.3%8.2%+1.2%
投げ4.503.44+1.06
画面端での攻め15.8015.07+0.73
ドライブリバーサル1.000.36+0.64
ドライブパリィ1.001.54-0.54
画面端に追い込まれた時間8.408.89-0.49
ドライブアーツ21.9%22.3%-0.4%
ジャストパリィ0.100.44-0.34
投げ抜け0.100.38-0.28
投げ被弾2.402.14+0.26
パニッシュカウンター被弾0.200.10+0.10
パニッシュカウンター成功0.200.13+0.07
パリィ中に投げられた回数0.300.36-0.06
スタン成功0.100.14-0.04
スタン被弾0.000.03-0.03
ドライブインパクト0.300.27+0.03
ドライブガード12.8%12.9%-0.0%
統計を練習に活かす

対戦プラン

直近100試合

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。

Kimberly · 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 0.2 · 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被弾:プロフィール 0.2 · 比較対象 0.1
    • パニッシュカウンター成功:プロフィール 0.2 · 比較対象 0.13
  2. 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 0.3 · 比較対象 0.27

    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 0.3 · 比較対象 0.27
    • ドライブインパクト消費:プロフィール 3.4% · 比較対象 2.2%
  3. 近距離の選択を振り返る

    投げ:プロフィール 4.5 · 比較対象 3.44

    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 4.5 · 比較対象 3.44
    • 投げ抜け:プロフィール 0.1 · 比較対象 0.38
    • 投げ被弾:プロフィール 2.4 · 比較対象 2.14

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

  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 0.3 · 比較対象 0.27

    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 0.3 · 比較対象 0.27
    • ドライブインパクト消費:プロフィール 3.4% · 比較対象 2.2%
  2. 近距離のパターンを探る

    投げ:プロフィール 4.5 · 比較対象 3.44

    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 4.5 · 比較対象 3.44
    • 投げ抜け:プロフィール 0.1 · 比較対象 0.38
    • 投げ被弾:プロフィール 2.4 · 比較対象 2.14
  3. 対戦成績を調査の手がかりにする

    対 Akuma:29試合中14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 Akuma:29試合中14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 2026/09/12 · AI:nex-agi/nex-n2.5-pro:free

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選択はこの端末に180日間保存されます。分析を無効にすると、読み込み済みの分析機能を停止するためページが再読み込みされます。

プライバシーと保存データ