直近の対戦
勝利ランクマッチ
KE
JPKE更新：1 週間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%けーーー
Let's Do This
MR 1,532#156,076直近10戦4–6-15直近20戦8–12-32
勝率
41%
12勝 · 17敗 · 保存済み29件
ランクマッチの対戦
29
選択中のモード
勝利
12
ランクマッチ
敗北
17
ランクマッチ
最高MR
1,562
Ken
ランクMR · Ken
ローカル 29 · インポート 0 · グラフ 29 · 保存済み対戦 29
リプレイ未リクエスト
KEJPKE差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | けーーー | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 66.7% | 35.8% | +30.9% | |
| SA2 | 3.5% | 25.9% | -22.4% | |
| SA1 | 12.3% | 27.3% | -15.0% | |
| ドライブアーツ | 7.1% | 14.9% | -7.9% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 31.5% | 38.2% | -6.7% | |
| CA | 17.5% | 11.0% | +6.5% | |
| 画面端での攻め | 9.30 | 13.12 | -3.82 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 10.2% | 6.8% | +3.4% | |
| ドライブガード | 15.2% | 12.7% | +2.5% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 11.20 | 8.95 | +2.25 | |
| ドライブインパクト消費 | 3.0% | 1.4% | +1.6% | |
| 投げ | 3.30 | 2.57 | +0.73 | |
| 投げ被弾 | 2.90 | 2.26 | +0.64 | |
| 投げ抜け | 0.90 | 0.44 | +0.46 | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.84 | -0.44 | |
| ドライブパリィ | 1.50 | 1.89 | -0.39 | |
| ドライブリバーサル | 0.40 | 0.23 | +0.17 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.08 | +0.12 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.19 | +0.11 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.21 | +0.09 | |
| 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成功 | 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。
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
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 0.18
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 0.18
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3% · 比較対象 1.3%
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 0.09
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 0.09
近距離の選択を振り返る
投げ抜け：プロフィール 0.9 · 比較対象 0.46
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.9 · 比較対象 0.46
- 投げ：プロフィール 3.3 · 比較対象 2.59
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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview: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 JP：12試合中8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 JP：12試合中8勝
- 対 Marisa：15試合中6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 0.3 · 比較対象 0.18
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 0.18
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3% · 比較対象 1.3%
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 0.2 · 比較対象 0.09
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 0.2 · 比較対象 0.09
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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free