直近の対戦
勝利カスタムルーム
KE
ALKE更新：1 週間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%Yaeno
Let's Do This
MR 1,706#23,764直近10戦6–4+16直近20戦11–7+36
勝率
61%
11勝 · 7敗 · 保存済み18件
ランクマッチの対戦
18
選択中のモード
勝利
11
ランクマッチ
敗北
7
ランクマッチ
最高MR
1,706
Ken
ランクMR · Ken
ローカル 18 · インポート 0 · グラフ 18 · 保存済み対戦 73
リプレイ未リクエスト
KEALKE差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Yaeno | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 14.2% | 38.2% | -24.0% | |
| SA1 | 48.4% | 27.3% | +21.1% | |
| ドライブアーツ | 31.4% | 14.9% | +16.5% | |
| SA3 | 23.0% | 35.8% | -12.8% | |
| 画面端での攻め | 7.00 | 13.12 | -6.12 | |
| ドライブガード | 18.2% | 12.7% | +5.5% | |
| CA | 6.6% | 11.0% | -4.5% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 13.10 | 8.95 | +4.15 | |
| SA2 | 22.1% | 25.9% | -3.8% | |
| ドライブパリィ | 4.70 | 1.89 | +2.81 | |
| ドライブインパクト消費 | 4.0% | 1.4% | +2.6% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 7.9% | 6.8% | +1.1% | |
| 投げ | 1.80 | 2.57 | -0.77 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.40 | 0.08 | +0.32 | |
| ドライブインパクト | 0.50 | 0.19 | +0.31 | |
| ドライブリバーサル | 0.50 | 0.23 | +0.27 | |
| 投げ抜け | 0.70 | 0.44 | +0.26 | |
| ジャストパリィ | 0.60 | 0.84 | -0.24 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.10 | +0.20 | |
| スタン被弾 | 0.20 | 0.05 | +0.15 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.21 | -0.11 | |
| 投げ被弾 | 2.30 | 2.26 | +0.04 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.07 | +0.03 |
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 0.4 · 比較対象 0.09
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 0.4 · 比較対象 0.09
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.11
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 4.7 · 比較対象 1.97
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
- ドライブパリィ：プロフィール 4.7 · 比較対象 1.97
- ジャストパリィ：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.79
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.21
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 7 · 比較対象 12.08
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 7 · 比較対象 12.08
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 13.1 · 比較対象 9.04
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 2026/09/05 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview: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 253：935試合中462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 253：935試合中462勝
- 対 Ryu：271試合中104勝
- 対 Yasmine：74試合中42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 0.5 · 比較対象 0.18
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 0.5 · 比較対象 0.18
- ドライブインパクト消費：プロフィール 4% · 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 2026/09/05 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free