直近の対戦
敗北ランクマッチ
KE
LUKE更新：5 日前
Steam
Japanクラブ · IamLegendC100%
SteamJapanクラブ · IamLegendC100%piyo公
SUSHIRO Fighter
MR 1,423#484,924直近10戦3–7-32直近20戦10–10+3
勝率
46%
32勝 · 37敗 · 保存済み69件
ランクマッチの対戦
69
選択中のモード
勝利
32
ランクマッチ
敗北
37
ランクマッチ
最高MR
1,495
Ken
ランクMR · Ken
ローカル 69 · インポート 0 · グラフ 69 · 保存済み対戦 89
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 | piyo公 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 13.5% | 38.2% | -24.7% | |
| SA2 | 7.2% | 25.9% | -18.6% | |
| SA3 | 50.7% | 35.8% | +14.9% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 14.8% | 6.8% | +8.1% | |
| ドライブガード | 19.3% | 12.7% | +6.5% | |
| 画面端での攻め | 8.40 | 13.12 | -4.72 | |
| CA | 14.5% | 11.0% | +3.4% | |
| ドライブインパクト消費 | 3.6% | 1.4% | +2.2% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.60 | 8.95 | +1.65 | |
| 投げ | 3.70 | 2.57 | +1.13 | |
| ドライブパリィ | 0.90 | 1.89 | -0.99 | |
| 投げ被弾 | 3.00 | 2.26 | +0.74 | |
| ドライブアーツ | 14.4% | 14.9% | -0.6% | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.84 | -0.54 | |
| ドライブリバーサル | 0.60 | 0.23 | +0.37 | |
| SA1 | 27.5% | 27.3% | +0.3% | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.40 | 0.21 | +0.19 | |
| 投げ抜け | 0.60 | 0.44 | +0.16 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.19 | +0.11 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 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 | |
| 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。
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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 1 · 比較対象 1.93
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 1.93
- ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.8
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 0.1 · 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 0.1 · 比較対象 0.08
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 8.3 · 比較対象 12.91
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 8.3 · 比較対象 12.91
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 10.8 · 比較対象 8.75
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：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
ドライブリバーサル：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.19
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 0.6 · 比較対象 0.19
- ドライブパリィ：プロフィール 1 · 比較対象 1.93
- ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.8
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 0.1 · 比較対象 0.08
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 0.1 · 比較対象 0.08
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 3.6 · 比較対象 2.62
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 3.6 · 比較対象 2.62
- 投げ被弾：プロフィール 3 · 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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free