直近の対戦
勝利ランクマッチ
ED
ALED更新：5 日前
Steam
JapanM100%
SteamJapanM100%Aschenputtel
Fist Full of Gratitude
MR 1,512#201,932直近10戦6–4+11直近20戦11–9+12
勝率
49%
67勝 · 70敗 · 保存済み137件
ランクマッチの対戦
137
選択中のモード
勝利
67
ランクマッチ
敗北
70
ランクマッチ
最高MR
1,609
Ed
ランクMR · Ed
ローカル 137 · インポート 0 · グラフ 137 · 保存済み対戦 137
リプレイ未リクエスト
EDALED差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Aschenputtel | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 41.0% | 33.7% | +7.3% | |
| SA2 | 17.0% | 23.2% | -6.2% | |
| 画面端での攻め | 8.40 | 11.75 | -3.35 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 12.10 | 8.93 | +3.17 | |
| ドライブインパクト消費 | 4.5% | 1.7% | +2.9% | |
| ドライブアーツ | 20.7% | 18.1% | +2.6% | |
| SA1 | 31.0% | 33.3% | -2.3% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 33.4% | 35.3% | -1.9% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 5.3% | 6.8% | -1.5% | |
| ドライブパリィ | 3.20 | 1.92 | +1.28 | |
| CA | 11.0% | 9.8% | +1.2% | |
| 投げ被弾 | 3.00 | 2.20 | +0.80 | |
| ドライブガード | 13.5% | 12.9% | +0.5% | |
| 投げ | 2.00 | 2.53 | -0.53 | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.79 | -0.39 | |
| ドライブインパクト | 0.60 | 0.22 | +0.38 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.40 | 0.14 | +0.26 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.10 | +0.20 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.21 | -0.11 | |
| 投げ抜け | 0.60 | 0.53 | +0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| ドライブリバーサル | 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。
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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。
Ed · 直近100試合
改善するポイント
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 0.6 · 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 0.6 · 比較対象 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 4.5% · 比較対象 1.5%
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 0.4 · 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成功：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.11
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.11
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 2 · 比較対象 2.6
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 2 · 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 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 2026/09/09 · 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 0.6 · 比較対象 0.2
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 0.6 · 比較対象 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 4.5% · 比較対象 1.5%
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 2 · 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 2 · 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 3 · 比較対象 2.18
攻める前に守り方を探る
ジャストパリィ：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.76
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
- ジャストパリィ：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.76
- ドライブパリィ：プロフィール 3.2 · 比較対象 1.77
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