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KE
LU更新：18 時間前
Steam
Japanクラブ · HKFGCC100%
SteamJapanクラブ · HKFGCC100%MakotoSFTV
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—
0勝 · 0敗 · 保存済み0件
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0
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勝利
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敗北
0
ランクマッチ
最高MR
—
ランクMR
ローカル 0 · インポート 0 · グラフ 0 · 保存済み対戦 122
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リプレイ未リクエスト
KELUKE差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | MakotoSFTV | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 12.6% | 25.9% | -13.3% | |
| SA3 | 45.6% | 35.8% | +9.9% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 45.8% | 38.2% | +7.6% | |
| 画面端での攻め | 18.00 | 13.12 | +4.88 | |
| ドライブアーツ | 11.0% | 14.9% | -4.0% | |
| SA1 | 31.1% | 27.3% | +3.8% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 6.30 | 8.95 | -2.65 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.0% | 1.4% | +0.6% | |
| CA | 10.7% | 11.0% | -0.4% | |
| ジャストパリィ | 0.50 | 0.84 | -0.34 | |
| 投げ被弾 | 2.00 | 2.26 | -0.26 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.23 | -0.23 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 7.0% | 6.8% | +0.2% | |
| ドライブパリィ | 2.10 | 1.89 | +0.21 | |
| 投げ抜け | 0.60 | 0.44 | +0.16 | |
| 投げ | 2.70 | 2.57 | +0.13 | |
| 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 | 0.30 | 0.19 | +0.11 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.10 | +0.10 | |
| ドライブガード | 12.7% | 12.7% | -0.1% | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.08 | +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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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
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 2.5 · 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 2.5 · 比較対象 1.89
- ジャストパリィ：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.84
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 17.2 · 比較対象 13.12
画面端に追い込まれた場面を5回確認します。最後の脱出だけでなく、その前に位置を失った判断を探し、端攻めに成功した場面も比べましょう。
試してみよう繰り返す位置関係を練習で再現し、普段の対応と隙を抑えた選択を比較します。次の対戦で端に追い込まれる頻度が変わるか確認しましょう。
根拠となる統計
- 画面端での攻め：プロフィール 17.2 · 比較対象 13.12
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 6.6 · 比較対象 8.95
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 2026/09/14 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free
このプレイヤーへの対策
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 2.5 · 比較対象 1.89
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 2.5 · 比較対象 1.89
- ジャストパリィ：プロフィール 0.6 · 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
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 2.8 · 比較対象 2.57
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 2.8 · 比較対象 2.57
- 投げ抜け：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.44
- 投げ被弾：プロフィール 2.1 · 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 2026/09/14 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free