直近の対戦
敗北ランクマッチ
ED
YAED更新：1 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%gyohu
Let's Do This
LP 24,062直近10戦6–4直近20戦9–11
勝率
54%
51勝 · 43敗 · 保存済み94件
ランクマッチの対戦
94
選択中のモード
勝利
51
ランクマッチ
敗北
43
ランクマッチ
最高LP
24,142
Ed
ランクLP · Ed
このキャラクターのLP推移
リプレイ未リクエスト
EDYAED差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | gyohu | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 19.5% | 35.3% | -15.8% | |
| SA3 | 47.2% | 33.7% | +13.6% | |
| SA2 | 11.1% | 23.2% | -12.0% | |
| ドライブアーツ | 25.1% | 18.1% | +7.0% | |
| SA1 | 27.8% | 33.3% | -5.6% | |
| CA | 13.9% | 9.8% | +4.0% | |
| 画面端での攻め | 8.10 | 11.75 | -3.65 | |
| ドライブガード | 16.3% | 12.9% | +3.4% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 6.30 | 8.93 | -2.63 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 4.4% | 6.8% | -2.4% | |
| ドライブパリィ | 3.30 | 1.92 | +1.38 | |
| 投げ | 2.00 | 2.53 | -0.53 | |
| ジャストパリィ | 1.20 | 0.79 | +0.41 | |
| 投げ被弾 | 2.40 | 2.20 | +0.20 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.22 | -0.12 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.21 | -0.11 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.6% | 1.7% | -0.1% | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.10 | +0.10 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.14 | -0.04 | |
| 投げ抜け | 0.50 | 0.53 | -0.03 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.22 | -0.02 |
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。
Ed · 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成功：プロフィール 0.2 · 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成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.11
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.11
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 0.2
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 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2% · 比較対象 1.5%
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 2.9 · 比較対象 1.77
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 2.9 · 比較対象 1.77
- ジャストパリィ：プロフィール 0.9 · 比較対象 0.76
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.2
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
再現性のある反撃機会を探す
パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.11
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成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.11
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.11
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 2.9 · 比較対象 1.77
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
- ドライブパリィ：プロフィール 2.9 · 比較対象 1.77
- ジャストパリィ：プロフィール 0.9 · 比較対象 0.76
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.2
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 1.6 · 比較対象 2.6
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 1.6 · 比較対象 2.6
- 投げ抜け：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.47
- 投げ被弾：プロフィール 2.3 · 比較対象 2.18
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