直近の対戦
勝利ランクマッチ
KE
DEKE更新：1 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%sldve
Let's Do This
MR 1,647#48,669直近10戦4–6-18直近20戦13–7+43
勝率
50%
83勝 · 82敗 · 保存済み165件
ランクマッチの対戦
165
選択中のモード
勝利
83
ランクマッチ
敗北
82
ランクマッチ
最高MR
1,671
Ken
ランクMR · Ken
ローカル 165 · インポート 0 · グラフ 165 · 保存済み対戦 165
リプレイ未リクエスト
KEDEKE差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | sldve | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 5.5% | 25.9% | -20.4% | |
| SA1 | 38.4% | 27.3% | +11.1% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 47.3% | 38.2% | +9.1% | |
| SA3 | 43.8% | 35.8% | +8.1% | |
| ドライブアーツ | 7.8% | 14.9% | -7.2% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 11.50 | 8.95 | +2.55 | |
| CA | 12.3% | 11.0% | +1.3% | |
| 投げ | 3.50 | 2.57 | +0.93 | |
| 画面端での攻め | 12.20 | 13.12 | -0.92 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.0% | 6.8% | -0.8% | |
| ドライブパリィ | 2.40 | 1.89 | +0.51 | |
| 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 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.6% | 1.4% | +0.2% | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.08 | +0.12 | |
| ドライブガード | 12.6% | 12.7% | -0.1% | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.21 | +0.09 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| ジャストパリィ | 0.80 | 0.84 | -0.04 | |
| 投げ被弾 | 2.30 | 2.26 | +0.04 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.19 | +0.01 | |
| パニッシュカウンター成功 | 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。
Ken · 直近100試合
改善するポイント
守りの判断を見直す
ジャストパリィ：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.79
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
- ジャストパリィ：プロフィール 0.4 · 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
- 投げ抜け：プロフィール 0.9 · 比較対象 0.46
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 12.4 · 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 12.4 · 比較対象 12.08
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 11.7 · 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 2026/09/04 · 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 Luke：71試合中43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 Luke：71試合中43勝
- 対 Akuma：70試合中36勝
- 対 Alex：69試合中36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：100試合中52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：100試合中52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 2026/09/04 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free