直近の対戦
勝利ランクマッチ
KE
AKKE更新：2 日前
CrossPlatform
JapanC100%
CrossPlatformJapanC100%aki_1130
I Can't Stop Winning
MR 1,633#54,131直近10戦5–5-2直近20戦8–12-38
勝率
50%
59勝 · 58敗 · 保存済み117件
ランクマッチの対戦
117
選択中のモード
勝利
59
ランクマッチ
敗北
58
ランクマッチ
最高MR
1,680
Ken
ランクMR · Ken
ローカル 117 · インポート 0 · グラフ 117 · 保存済み対戦 162
リプレイ未リクエスト
KEAKKE差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | aki_1130 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 52.1% | 35.8% | +16.3% | |
| SA2 | 15.1% | 25.9% | -10.8% | |
| 画面端での攻め | 9.60 | 13.12 | -3.52 | |
| CA | 8.2% | 11.0% | -2.8% | |
| SA1 | 24.7% | 27.3% | -2.6% | |
| ドライブガード | 10.6% | 12.7% | -2.2% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.70 | 8.95 | +1.75 | |
| ドライブアーツ | 13.4% | 14.9% | -1.5% | |
| 投げ | 1.60 | 2.57 | -0.97 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.3% | 1.4% | +1.0% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.1% | 6.8% | -0.7% | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.84 | -0.44 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 38.6% | 38.2% | +0.4% | |
| ドライブリバーサル | 0.60 | 0.23 | +0.37 | |
| ドライブパリィ | 1.60 | 1.89 | -0.29 | |
| 投げ被弾 | 2.50 | 2.26 | +0.24 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.19 | +0.21 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.10 | +0.20 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.21 | -0.11 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| 投げ抜け | 0.40 | 0.44 | -0.04 | |
| 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。
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 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
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.1
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 10.7 · 比較対象 8.75
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 10.7 · 比較対象 8.75
- 画面端での攻め：プロフィール 9.6 · 比較対象 12.91
勝敗をまたいで判断を比べる
保存済みの直近ランクマッチ：87試合中43勝
保存された直近の試合から2勝と2敗を選び、判断が変わる場面を探します。戦績だけでは結果が変化した理由はわかりません。
試してみよう次の5試合で試す判断を一つ書き出します。勝敗だけで練習を評価せず、実行できたかと何が起きたかを振り返りましょう。
根拠となる統計
- 保存済みの直近ランクマッチ：87試合中43勝
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 2026/09/11 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini: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 Char 253：1,463試合中755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 Char 253：1,463試合中755勝
- 対 Yasmine：139試合中64勝
- 対 Luke：124試合中72勝
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：87試合中43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：87試合中43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 0.4 · 比較対象 0.17
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 0.4 · 比較対象 0.17
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.3% · 比較対象 1.3%
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 2026/09/11 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free