直近の対戦
RAXV-1500
ランクMR · Rashid
ローカル 376 · インポート 130 · グラフ 504 · 保存済み対戦 378
| 傾向 | XV-1500 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブアーツ | 51.7% | 20.1% | +31.6% | |
| ドライブラッシュ(キャンセル) | 1.6% | 32.1% | -30.6% | |
| SA1 | 40.7% | 22.7% | +18.0% | |
| SA2 | 43.9% | 56.0% | -12.1% | |
| SA3 | 8.1% | 16.6% | -8.5% | |
| ドライブガード | 5.4% | 13.0% | -7.6% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 16.60 | 9.52 | +7.08 | |
| ドライブラッシュ(パリィ) | 0.7% | 7.4% | -6.7% | |
| 画面端での攻め | 11.60 | 15.02 | -3.42 | |
| CA | 7.3% | 4.7% | +2.6% | |
| ドライブリバーサル | 2.20 | 0.31 | +1.89 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.8% | 2.0% | +0.8% | |
| 投げ | 1.90 | 2.64 | -0.74 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.61 | -0.41 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.37 | -0.27 | |
| 投げ被弾 | 1.80 | 2.05 | -0.25 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.11 | +0.09 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.28 | -0.08 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.25 | +0.05 | |
| ドライブパリィ | 1.80 | 1.77 | +0.03 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.13 | -0.03 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.10 | -0.00 |
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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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。
Rashid · 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 0.11
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 0.11
- パニッシュカウンター成功:プロフィール 0.1 · 比較対象 0.12
画面端に至る経緯を追う
画面端に追い込まれた時間:プロフィール 16.6 · 比較対象 9.54
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
- 画面端に追い込まれた時間:プロフィール 16.6 · 比較対象 9.54
- 画面端での攻め:プロフィール 11.6 · 比較対象 14.79
近距離の選択を振り返る
投げ:プロフィール 1.9 · 比較対象 2.74
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:プロフィール 1.9 · 比較対象 2.74
- 投げ抜け:プロフィール 0.1 · 比較対象 0.38
- 投げ被弾:プロフィール 1.8 · 比較対象 2.12
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 2026/09/12 · AI:nex-agi/nex-n2.5-pro:free
このプレイヤーへの対策
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 0.11
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 0.11
- パニッシュカウンター成功:プロフィール 0.1 · 比較対象 0.12
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 0.25
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 0.25
- ドライブインパクト消費:プロフィール 2.8% · 比較対象 2%
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 2.2 · 比較対象 0.31
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 2.2 · 比較対象 0.31
- 投げ抜け:プロフィール 0.1 · 比較対象 0.38
- 投げ被弾:プロフィール 1.8 · 比較対象 2.12
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 2026/09/12 · AI:nex-agi/nex-n2.5-pro:free

