直近の対戦
勝利ランクマッチ
KE
JUKE更新：10 時間前
Steam
OtherM100%
SteamOtherM100%AP.STEEL
Let's Do This
LP 22,166直近10戦5–5直近20戦13–7
勝率
41%
137勝 · 199敗 · 保存済み336件
ランクマッチの対戦
336
選択中のモード
勝利
137
ランクマッチ
敗北
199
ランクマッチ
最高LP
22,176
Ken
ランクLP · Ken
このキャラクターのLP推移
リプレイ未リクエスト
KEJUKE差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | AP.STEEL | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブアーツ | 58.7% | 14.9% | +43.8% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 0.7% | 38.2% | -37.5% | |
| SA3 | 70.6% | 35.8% | +34.8% | |
| SA2 | 3.9% | 25.9% | -22.0% | |
| SA1 | 5.9% | 27.3% | -21.4% | |
| ドライブガード | 0.2% | 12.7% | -12.5% | |
| ドライブインパクト消費 | 13.2% | 1.4% | +11.8% | |
| CA | 19.6% | 11.0% | +8.6% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 0.0% | 6.8% | -6.8% | |
| 画面端での攻め | 7.70 | 13.12 | -5.42 | |
| ドライブパリィ | 0.00 | 1.89 | -1.89 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 1.00 | 0.08 | +0.92 | |
| ジャストパリィ | 0.00 | 0.84 | -0.84 | |
| ドライブインパクト | 0.90 | 0.19 | +0.71 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.50 | 8.95 | +0.55 | |
| 投げ被弾 | 2.80 | 2.26 | +0.54 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.60 | 0.10 | +0.50 | |
| 投げ | 2.20 | 2.57 | -0.37 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.23 | -0.23 | |
| スタン被弾 | 0.20 | 0.05 | +0.15 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.44 | -0.14 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.21 | -0.11 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.07 | +0.03 |
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。
Ken · 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 1 · 比較対象 0.08
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 1 · 比較対象 0.08
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 0.9 · 比較対象 0.19
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 0.9 · 比較対象 0.19
- ドライブインパクト消費：プロフィール 13.2% · 比較対象 1.4%
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 0 · 比較対象 1.89
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 · 比較対象 1.89
- ジャストパリィ：プロフィール 0 · 比較対象 0.84
- ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.23
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 2026/09/13 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free
このプレイヤーへの対策
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：100試合中46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：100試合中46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 0.9 · 比較対象 0.19
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 0.9 · 比較対象 0.19
- ドライブインパクト消費：プロフィール 13.2% · 比較対象 1.4%
近距離のパターンを探る
投げ被弾：プロフィール 2.8 · 比較対象 2.26
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
- 投げ被弾：プロフィール 2.8 · 比較対象 2.26
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 2026/09/13 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free