直近の対戦
勝利ランクマッチ
KI
AKKI更新：6 時間前
Steam
IsraelC99%
SteamIsraelC99%Hoffman
Let's Do This
MR 1,800#13,037直近10戦9–1+47直近20戦17–3+80
勝率
68%
51勝 · 24敗 · 保存済み75件
ランクマッチの対戦
75
選択中のモード
勝利
51
ランクマッチ
敗北
24
ランクマッチ
最高MR
1,800
Kimberly
ランクMR · Kimberly
ローカル 62 · インポート 0 · グラフ 62 · 保存済み対戦 75
リプレイ未リクエスト
KIAKKI差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Hoffman | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 19.2% | 34.0% | -14.8% | |
| SA3 | 48.1% | 38.5% | +9.5% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 37.4% | 29.7% | +7.7% | |
| ドライブアーツ | 14.6% | 22.3% | -7.7% | |
| SA2 | 22.1% | 19.2% | +2.9% | |
| CA | 10.6% | 8.2% | +2.4% | |
| 画面端での攻め | 16.80 | 15.07 | +1.73 | |
| ドライブインパクト消費 | 3.3% | 2.2% | +1.1% | |
| 投げ | 2.80 | 3.44 | -0.64 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 8.1% | 7.5% | +0.6% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.40 | 8.89 | -0.49 | |
| ドライブガード | 12.5% | 12.9% | -0.4% | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.36 | -0.26 | |
| ドライブパリィ | 1.30 | 1.54 | -0.24 | |
| スタン成功 | 0.30 | 0.14 | +0.16 | |
| ドライブリバーサル | 0.20 | 0.36 | -0.16 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.38 | -0.08 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.03 | +0.07 | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.44 | -0.04 | |
| 投げ被弾 | 2.10 | 2.14 | -0.04 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.27 | +0.03 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.13 | -0.03 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 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。
Kimberly · 直近100試合
改善するポイント
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 0.3 · 比較対象 0.27
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 0.3 · 比較対象 0.27
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3.3% · 比較対象 2.2%
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.36
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 0.2 · 比較対象 0.36
- ジャストパリィ：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.44
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 16.8 · 比較対象 15.07
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 16.8 · 比較対象 15.07
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 8.4 · 比較対象 8.89
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 2026/09/14 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free
このプレイヤーへの対策
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 0.27
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 0.27
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3.3% · 比較対象 2.2%
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 2.8 · 比較対象 3.44
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 2.8 · 比較対象 3.44
- 投げ抜け：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.38
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：62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：62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 2026/09/14 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free