直近の対戦
敗北カスタムルーム
RY
TE
AL更新：10 時間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%nununmu
Let's Do This
MR 1,327#591,962直近10戦4–6-16直近20戦8–12-41
勝率
50%
35勝 · 35敗 · 保存済み70件
ランクマッチの対戦
70
選択中のモード
勝利
35
ランクマッチ
敗北
35
ランクマッチ
最高MR
1,436
Alex
ランクMR · Alex
ローカル 70 · インポート 0 · グラフ 70 · 保存済み対戦 183
リプレイ未リクエスト
RYTEAL差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | nununmu | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 39.7% | 28.4% | +11.3% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 22.2% | 33.0% | -10.9% | |
| SA3 | 12.1% | 22.1% | -10.0% | |
| CA | 1.7% | 6.5% | -4.8% | |
| SA1 | 46.6% | 43.0% | +3.5% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 5.3% | 8.2% | -2.9% | |
| 画面端での攻め | 6.50 | 9.01 | -2.51 | |
| 投げ被弾 | 3.50 | 2.12 | +1.38 | |
| ドライブアーツ | 15.4% | 14.2% | +1.2% | |
| ドライブガード | 13.3% | 14.1% | -0.8% | |
| ドライブインパクト消費 | 0.9% | 1.7% | -0.8% | |
| 投げ抜け | 0.80 | 0.48 | +0.32 | |
| 投げ | 2.60 | 2.32 | +0.28 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.10 | 9.88 | +0.22 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.20 | -0.10 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.29 | -0.09 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| ドライブパリィ | 1.70 | 1.63 | +0.07 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| ドライブリバーサル | 0.50 | 0.47 | +0.03 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.12 | -0.02 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.12 | -0.02 | |
| ジャストパリィ | 0.70 | 0.70 | -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。
Alex · 直近100試合
改善するポイント
近距離の選択を振り返る
投げ被弾：プロフィール 3.5 · 比較対象 2.12
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
- 投げ被弾：プロフィール 3.5 · 比較対象 2.12
- 投げ：プロフィール 3 · 比較対象 2.32
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 0.1 · 比較対象 0.2
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 0.1 · 比較対象 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1% · 比較対象 1.7%
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：68試合中33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：68試合中33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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free
このプレイヤーへの対策
近距離のパターンを探る
投げ被弾：プロフィール 3.5 · 比較対象 2.12
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
- 投げ被弾：プロフィール 3.5 · 比較対象 2.12
- 投げ：プロフィール 3 · 比較対象 2.32
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 0.1 · 比較対象 0.2
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 0.1 · 比較対象 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1% · 比較対象 1.7%
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：68試合中33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：68試合中33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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free