直近の対戦
勝利ランクマッチ
C.
JAC.更新：5 時間前
CrossPlatform
Japanクラブ · KubibokiClubM100%
CrossPlatformJapanクラブ · KubibokiClubM100%ヒトデを愛でるシャケ
X-ISM
MR 1,372#567,143直近10戦9–1+62直近20戦13–7+48
勝率
55%
57勝 · 46敗 · 保存済み103件
ランクマッチの対戦
103
選択中のモード
勝利
57
ランクマッチ
敗北
46
ランクマッチ
最高MR
1,372
C. Viper
ランクMR · C. Viper
ローカル 103 · インポート 212 · グラフ 312 · 保存済み対戦 103
リプレイ未リクエスト
C.JAC.差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | ヒトデを愛でるシャケ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 0.0% | 18.1% | -18.1% | |
| SA2 | 6.2% | 22.2% | -16.0% | |
| CA | 16.0% | 7.7% | +8.3% | |
| ドライブインパクト消費 | 9.4% | 1.7% | +7.7% | |
| SA3 | 37.0% | 29.7% | +7.4% | |
| ドライブガード | 11.2% | 14.7% | -3.5% | |
| 画面端での攻め | 8.70 | 10.80 | -2.10 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 5.6% | 7.3% | -1.6% | |
| 投げ | 1.30 | 2.29 | -0.99 | |
| ドライブパリィ | 0.80 | 1.55 | -0.75 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.71 | -0.61 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.00 | 8.60 | -0.60 | |
| 投げ被弾 | 1.80 | 2.20 | -0.40 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.49 | -0.39 | |
| SA1 | 40.7% | 40.4% | +0.4% | |
| ドライブリバーサル | 0.60 | 0.24 | +0.36 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.40 | 0.08 | +0.32 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.17 | +0.13 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.21 | -0.11 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.10 | +0.10 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.03 | +0.07 | |
| ドライブアーツ | 22.2% | 22.2% | -0.0% |
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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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。
C. Viper · 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 0.3 · 比較対象 0.07
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 0.3 · 比較対象 0.07
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 0.16
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 0.16
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 0.8 · 比較対象 1.52
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 0.8 · 比較対象 1.52
- ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.63
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.28
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-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 Akuma：29試合中17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 Akuma：29試合中17勝
- 対 Ryu：23試合中13勝
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 0.3 · 比較対象 0.07
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 0.3 · 比較対象 0.07
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：72試合中39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：72試合中39勝
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-mini:free