直近の対戦
敗北ランクマッチ
LU
M.
YA更新：23 時間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%ちょんぺー
Let's Do This
MR 1,678#38,948直近10戦3–7-29直近20戦9–11-14
勝率
61%
46勝 · 29敗 · 保存済み75件
ランクマッチの対戦
75
選択中のモード
勝利
46
ランクマッチ
敗北
29
ランクマッチ
最高MR
1,700
Yasmine
ランクMR · Yasmine
ローカル 75 · インポート 39 · グラフ 76 · 保存済み対戦 189
リプレイ未リクエスト
LUM.YA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | ちょんぺー | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブアーツ | 10.3% | 19.0% | -8.7% | |
| SA2 | 13.5% | 21.0% | -7.5% | |
| SA3 | 43.2% | 36.9% | +6.3% | |
| ドライブガード | 19.7% | 14.5% | +5.2% | |
| CA | 14.9% | 10.0% | +4.8% | |
| 画面端での攻め | 8.80 | 13.62 | -4.82 | |
| SA1 | 28.4% | 32.1% | -3.7% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 11.3% | 8.2% | +3.1% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 28.2% | 29.6% | -1.4% | |
| 投げ | 3.40 | 2.59 | +0.81 | |
| ドライブパリィ | 2.60 | 1.96 | +0.64 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.74 | -0.44 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.80 | 9.38 | +0.42 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.7% | 1.4% | +0.2% | |
| 投げ被弾 | 2.20 | 2.31 | -0.11 | |
| 投げ抜け | 0.40 | 0.49 | -0.09 | |
| ドライブリバーサル | 0.30 | 0.24 | +0.06 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.19 | +0.01 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.21 | -0.01 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.09 | +0.01 |
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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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。
Yasmine · 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 0.06
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 0.06
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.09
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 0.4 · 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 0.4 · 比較対象 0.19
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3% · 比較対象 1.4%
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.24
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.24
- 投げ抜け：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.49
- 投げ被弾：プロフィール 2.2 · 比較対象 2.31
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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free
このプレイヤーへの対策
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 0.4 · 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 0.4 · 比較対象 0.19
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3% · 比較対象 1.4%
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 0.2 · 比較対象 0.06
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 0.2 · 比較対象 0.06
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.09
攻める前に守り方を探る
ドライブリバーサル：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.24
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.24
- 投げ抜け：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.49
- 投げ被弾：プロフィール 2.2 · 比較対象 2.31
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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free