直近の対戦
敗北カスタムルーム
AL
TEAL更新：16 時間前
CrossPlatform
JapanC100%
CrossPlatformJapanC100%ボロ雑巾クサ男
Tonight@midnight=die
直近10戦8–2直近20戦15–5
勝率
69%
35勝 · 16敗 · 保存済み51件
ランクマッチの対戦
51
選択中のモード
勝利
35
ランクマッチ
敗北
16
ランクマッチ
最高LP
19,032
Alex
ランクLP · Alex
このキャラクターのLP推移
リプレイ未リクエスト
ALTEAL差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | ボロ雑巾クサ男 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 13.9% | 33.2% | -19.2% | |
| SA3 | 31.4% | 25.2% | +6.3% | |
| ドライブアーツ | 19.1% | 13.2% | +5.8% | |
| 画面端での攻め | 4.40 | 10.07 | -5.67 | |
| SA1 | 34.3% | 38.9% | -4.6% | |
| SA2 | 24.3% | 27.6% | -3.3% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 5.0% | 8.2% | -3.2% | |
| ドライブガード | 11.0% | 14.0% | -3.1% | |
| ドライブインパクト消費 | 3.9% | 2.0% | +1.8% | |
| CA | 10.0% | 8.3% | +1.7% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 11.00 | 9.50 | +1.50 | |
| 投げ | 1.60 | 2.24 | -0.64 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.64 | -0.44 | |
| ドライブパリィ | 1.20 | 1.62 | -0.42 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.51 | -0.41 | |
| ドライブリバーサル | 0.80 | 0.43 | +0.37 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.40 | 0.11 | +0.29 | |
| 投げ被弾 | 2.40 | 2.18 | +0.22 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.23 | +0.17 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.27 | -0.17 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.14 | +0.06 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| スタン成功 | 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。
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
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 0.11
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 0.4 · 比較対象 0.11
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.14
守りの判断を見直す
投げ被弾：プロフィール 2.4 · 比較対象 2.18
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
- 投げ被弾：プロフィール 2.4 · 比較対象 2.18
- 投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.51
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 11 · 比較対象 9.5
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 11 · 比較対象 9.5
- 画面端での攻め：プロフィール 4.4 · 比較対象 10.07
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 2026/09/16 · 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 253：202試合中93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 253：202試合中93勝
- 対 Luke：95試合中37勝
- 対 Terry：31試合中10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：51試合中35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：51試合中35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 2026/09/16 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free