直近の対戦
勝利バトルハブ
KI
LUKI更新：1 時間前
Steam
Japanクラブ · 418TeapotC100%
SteamJapanクラブ · 418TeapotC100%same3
Fighting God
MR 1,804#10,653直近10戦8–2+44直近20戦16–4+88
勝率
57%
47勝 · 36敗 · 保存済み83件
ランクマッチの対戦
83
選択中のモード
勝利
47
ランクマッチ
敗北
36
ランクマッチ
最高MR
1,804
Kimberly
ランクMR · Kimberly
ローカル 83 · インポート 86 · グラフ 162 · 保存済み対戦 162
リプレイ未リクエスト
KILUKI差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | same3 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 11.0% | 29.7% | -18.7% | |
| ドライブアーツ | 28.4% | 22.3% | +6.1% | |
| SA1 | 39.1% | 34.0% | +5.0% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 12.3% | 7.5% | +4.8% | |
| SA3 | 34.5% | 38.5% | -4.1% | |
| ドライブガード | 16.1% | 12.9% | +3.3% | |
| SA2 | 16.1% | 19.2% | -3.1% | |
| 投げ | 6.10 | 3.44 | +2.66 | |
| CA | 10.3% | 8.2% | +2.2% | |
| 画面端での攻め | 16.80 | 15.07 | +1.73 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.00 | 8.89 | +1.11 | |
| ドライブインパクト消費 | 3.1% | 2.2% | +0.9% | |
| ドライブパリィ | 0.90 | 1.54 | -0.64 | |
| 投げ被弾 | 2.60 | 2.14 | +0.46 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.44 | -0.34 | |
| ドライブリバーサル | 0.70 | 0.36 | +0.34 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.60 | 0.36 | +0.24 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.27 | -0.07 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.14 | -0.04 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.03 | -0.03 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.13 | -0.03 | |
| 投げ抜け | 0.40 | 0.38 | +0.02 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 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。
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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。
Kimberly · 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 0.2 · 比較対象 0.1
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 0.2 · 比較対象 0.1
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.13
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 1 · 比較対象 1.54
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 1 · 比較対象 1.54
- ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.44
ゲージ消費の目的を決める
ドライブラッシュ（キャンセル）：プロフィール 11.3% · 比較対象 29.7%
実際のゲージを見ながら消費判断を5回振り返ります。何を得て、どの選択肢が残ったかを記録しましょう。使用割合だけでは効率を測れません。
試してみよう使い慣れた連係で、ゲージを使う形と温存する形を練習します。結果と残量を比べ、それぞれに適した状況を決めましょう。
根拠となる統計
- ドライブラッシュ（キャンセル）：プロフィール 11.3% · 比較対象 29.7%
- CA：プロフィール 14.7% · 比較対象 8.2%
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 2026/09/09 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
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 0.8 · 比較対象 0.36
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 0.8 · 比較対象 0.36
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 0.27
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 0.27
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3.4% · 比較対象 2.2%
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 5.2 · 比較対象 3.44
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 5.2 · 比較対象 3.44
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：dots-studio/dots-3-note-preview:free