直近の対戦
勝利カスタムルーム
KE
SAKE更新：1 週間前
Steam
Japanクラブ · SeriolaFamiliaC100%
SteamJapanクラブ · SeriolaFamiliaC100%ittiti
Battle Routine, Set!
MR 1,481#347,291直近10戦5–5+4直近20戦8–12-27
勝率
39%
17勝 · 27敗 · 保存済み44件
ランクマッチの対戦
44
選択中のモード
勝利
17
ランクマッチ
敗北
27
ランクマッチ
最高MR
1,568
Ken
ランクMR · Ken
ローカル 44 · インポート 0 · グラフ 44 · 保存済み対戦 100
リプレイ未リクエスト
KESAKE差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | ittiti | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 29.0% | 38.2% | -9.2% | |
| SA3 | 44.4% | 35.8% | +8.7% | |
| SA2 | 20.6% | 25.9% | -5.3% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 11.9% | 6.8% | +5.1% | |
| ドライブガード | 17.5% | 12.7% | +4.8% | |
| CA | 7.9% | 11.0% | -3.1% | |
| ドライブアーツ | 11.9% | 14.9% | -3.1% | |
| 画面端での攻め | 11.20 | 13.12 | -1.92 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.20 | 8.95 | +1.25 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.2% | 1.4% | +0.8% | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.84 | -0.44 | |
| 投げ被弾 | 1.90 | 2.26 | -0.36 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.44 | -0.34 | |
| SA1 | 27.0% | 27.3% | -0.3% | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.23 | -0.13 | |
| ドライブパリィ | 2.00 | 1.89 | +0.11 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.19 | +0.11 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| 投げ | 2.60 | 2.57 | +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 | |
| 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
守りの判断を見直す
ジャストパリィ：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.79
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
- ジャストパリィ：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.79
近距離の選択を振り返る
投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.46
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.46
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
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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview: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 0.3 · 比較対象 0.18
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 0.18
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.2% · 比較対象 1.3%
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 0.1 · 比較対象 0.21
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 0.1 · 比較対象 0.21
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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free