直近の対戦
勝利ランクマッチ
A.
RYA.更新：12 時間前
Steam
ChinaC100%
SteamChinaC100%给我尝一口
No Touching
LP 13,145直近10戦6–4直近20戦12–8
勝率
70%
26勝 · 11敗 · 保存済み37件
ランクマッチの対戦
37
選択中のモード
勝利
26
ランクマッチ
敗北
11
ランクマッチ
最高LP
13,145
A.K.I.
ランクLP · A.K.I.
このキャラクターのLP推移
利用可能
A.RYA.差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 给我尝一口 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブアーツ | 48.6% | 21.9% | +26.7% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 11.8% | 23.3% | -11.4% | |
| SA2 | 11.1% | 21.6% | -10.5% | |
| CA | 18.1% | 8.7% | +9.3% | |
| ドライブガード | 9.2% | 16.3% | -7.1% | |
| 画面端での攻め | 7.10 | 11.64 | -4.54 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.1% | 10.3% | -4.2% | |
| ドライブインパクト消費 | 5.5% | 1.8% | +3.7% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 6.10 | 9.56 | -3.46 | |
| 投げ | 0.80 | 2.33 | -1.53 | |
| SA1 | 40.3% | 39.0% | +1.3% | |
| ドライブパリィ | 0.60 | 1.85 | -1.25 | |
| 投げ抜け | 0.00 | 0.56 | -0.56 | |
| 投げ被弾 | 1.90 | 2.33 | -0.43 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.57 | -0.37 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.40 | 0.09 | +0.31 | |
| ドライブインパクト | 0.50 | 0.22 | +0.28 | |
| ドライブリバーサル | 0.20 | 0.40 | -0.20 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.30 | -0.20 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.10 | +0.20 | |
| SA3 | 30.6% | 30.7% | -0.1% | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.08 | -0.08 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.05 | -0.05 |
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。
A.K.I. · 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 0.4 · 比較対象 0.11
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 0.4 · 比較対象 0.11
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.12
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 0.5 · 比較対象 0.24
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 0.5 · 比較対象 0.24
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 0.8 · 比較対象 2.34
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 0.8 · 比較対象 2.34
- 投げ抜け：プロフィール 0 · 比較対象 0.52
- 投げ被弾：プロフィール 1.9 · 比較対象 2.3
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 2026/09/15 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free
このプレイヤーへの対策
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Char 253：47試合中35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 Char 253：47試合中35勝
継続する傾向と単発のミスを分ける
保存済みの直近ランクマッチ：37試合中26勝
複数の直近試合で勝ちと負けを比べます。印象的な一度のミスより、繰り返す状況を中心に準備しましょう。
試してみよう最初のラウンドで仮説を一つ確認します。繰り返すなら準備した調整を行い、違うならその仮説を捨てて新しい傾向を観察しましょう。
根拠となる統計
- 保存済みの直近ランクマッチ：37試合中26勝
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 0.5 · 比較対象 0.24
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 0.5 · 比較対象 0.24
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 2026/09/15 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free