直近の対戦
勝利ランクマッチ
KE
A.KE更新：6 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%stelle
Let's Do This
MR 1,859#4,517直近10戦6–4+32直近20戦12–8+46
勝率
49%
48勝 · 49敗 · 保存済み97件
ランクマッチの対戦
97
選択中のモード
勝利
48
ランクマッチ
敗北
49
ランクマッチ
最高MR
1,898
Ken
ランクMR · Ken
ローカル 94 · インポート 0 · グラフ 94 · 保存済み対戦 147
リプレイ未リクエスト
KEA.KE差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | stelle | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 40.0% | 27.3% | +12.7% | |
| SA3 | 23.2% | 35.8% | -12.6% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 34.1% | 38.2% | -4.1% | |
| 画面端での攻め | 10.30 | 13.12 | -2.82 | |
| ドライブアーツ | 12.9% | 14.9% | -2.0% | |
| ドライブガード | 14.5% | 12.7% | +1.7% | |
| ドライブインパクト消費 | 3.0% | 1.4% | +1.6% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 8.2% | 6.8% | +1.4% | |
| 投げ | 1.50 | 2.57 | -1.07 | |
| CA | 10.5% | 11.0% | -0.5% | |
| SA2 | 26.3% | 25.9% | +0.4% | |
| 投げ被弾 | 1.90 | 2.26 | -0.36 | |
| ドライブリバーサル | 0.50 | 0.23 | +0.27 | |
| ドライブパリィ | 1.70 | 1.89 | -0.19 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.08 | +0.12 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.21 | -0.11 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.19 | +0.11 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.10 | +0.10 | |
| 投げ抜け | 0.50 | 0.44 | +0.06 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.00 | 8.95 | +0.05 | |
| ジャストパリィ | 0.80 | 0.84 | -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 0.2 · 比較対象 0.08
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 0.2 · 比較対象 0.08
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.1
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 1.5 · 比較対象 2.62
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：プロフィール 1.5 · 比較対象 2.62
- 投げ被弾：プロフィール 1.9 · 比較対象 2.26
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：27試合中11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：27試合中11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 2026/09/08 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro: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 0.17
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 0.17
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3% · 比較対象 1.3%
攻める前に守り方を探る
ドライブリバーサル：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.19
使い慣れた攻めを一度試し、実際の反応を観察します。その結果から次の選択を変え、行動回数から成功率を推測しないようにしましょう。
試してみよう理解している状況で普段の打撃・投げの選択を試します。同じ反応が続く時だけ狙いを絞り、相手が対応したらタイミングを変えるか仕切り直しましょう。
根拠となる統計
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.19
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Char 253：1,139試合中602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 253：1,139試合中602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 2026/09/08 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free