直近の対戦
勝利ランクマッチ
GU
CHGU更新：2 日前
Steam
Otherクラブ · M1nM1nC91%
SteamOtherクラブ · M1nM1nC91%ガガガガイル
Hard-Nosed Softie
MR 1,602#89,042直近10戦6–4+19直近20戦14–6+63
勝率
53%
68勝 · 60敗 · 保存済み128件
ランクマッチの対戦
128
選択中のモード
勝利
68
ランクマッチ
敗北
60
ランクマッチ
最高MR
1,602
Guile
ランクMR · Guile
ローカル 125 · インポート 0 · グラフ 125 · 保存済み対戦 201
リプレイ未リクエスト
GUCHGU差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | ガガガガイル | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 10.8% | 27.1% | -16.2% | |
| ドライブアーツ | 33.1% | 17.7% | +15.4% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 15.7% | 29.7% | -14.1% | |
| SA3 | 27.7% | 20.5% | +7.3% | |
| SA1 | 54.2% | 47.2% | +7.0% | |
| 画面端での攻め | 3.20 | 9.03 | -5.83 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.50 | 9.86 | -2.36 | |
| ドライブインパクト消費 | 3.7% | 1.6% | +2.0% | |
| CA | 7.2% | 5.3% | +1.9% | |
| ドライブガード | 13.8% | 14.7% | -0.9% | |
| 投げ | 1.00 | 1.87 | -0.87 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 8.7% | 9.4% | -0.7% | |
| ドライブリバーサル | 0.60 | 0.21 | +0.39 | |
| ドライブインパクト | 0.50 | 0.21 | +0.29 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.40 | 0.12 | +0.28 | |
| 投げ被弾 | 1.70 | 1.97 | -0.27 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.57 | -0.27 | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.39 | -0.19 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.11 | +0.09 | |
| ドライブパリィ | 1.60 | 1.68 | -0.08 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.24 | -0.04 |
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。
Guile · 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 0.3 · 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 0.3 · 比較対象 0.11
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.12
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 0.4 · 比較対象 0.21
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 0.4 · 比較対象 0.21
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3.6% · 比較対象 1.6%
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.21
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.21
- ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.57
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 0.3 · 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 0.3 · 比較対象 0.11
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.4 · 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 0.4 · 比較対象 0.21
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 0.21
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3.6% · 比較対象 1.6%
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 1.1 · 比較対象 1.87
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 1.1 · 比較対象 1.87
- 投げ被弾：プロフィール 1.8 · 比較対象 1.97
- 投げ抜け：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.39
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