直近の対戦
敗北ランクマッチ
C.
INC.更新：5 日前
Steam
Japanクラブ · ORIHANAgardenM100%
SteamJapanクラブ · ORIHANAgardenM100%春385番
Complete Conquest
MR 1,626#55,211直近10戦6–4+20直近20戦15–5+84
勝率
51%
38勝 · 36敗 · 保存済み74件
ランクマッチの対戦
74
選択中のモード
勝利
38
ランクマッチ
敗北
36
ランクマッチ
最高MR
1,682
C. Viper
ランクMR · C. Viper
ローカル 74 · インポート 0 · グラフ 74 · 保存済み対戦 74
リプレイ未リクエスト
C.INC.差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 春385番 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 56.3% | 21.5% | +34.8% | |
| SA1 | 26.0% | 45.0% | -18.9% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 0.2% | 16.4% | -16.2% | |
| SA3 | 11.5% | 26.8% | -15.3% | |
| ドライブアーツ | 32.9% | 23.2% | +9.7% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 11.8% | 7.3% | +4.5% | |
| ドライブインパクト消費 | 5.7% | 1.8% | +3.9% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 11.40 | 8.66 | +2.74 | |
| 画面端での攻め | 8.60 | 11.07 | -2.47 | |
| ドライブガード | 16.4% | 14.2% | +2.2% | |
| ドライブパリィ | 0.70 | 1.52 | -0.82 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.63 | -0.53 | |
| CA | 6.3% | 6.8% | -0.5% | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.50 | 0.21 | +0.29 | |
| 投げ | 2.00 | 2.28 | -0.28 | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.47 | -0.27 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.07 | +0.23 | |
| 投げ被弾 | 2.00 | 2.19 | -0.19 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.16 | +0.14 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.02 | +0.08 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| ドライブリバーサル | 0.30 | 0.28 | +0.02 |
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。
C. Viper · 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 0.3 · 比較対象 0.07
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 0.3 · 比較対象 0.07
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.09
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 0.16
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 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 5.7% · 比較対象 1.8%
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 11.4 · 比較対象 8.66
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 11.4 · 比較対象 8.66
- 画面端での攻め：プロフィール 8.6 · 比較対象 11.07
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 2026/09/08 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free
このプレイヤーへの対策
再現性のある反撃機会を探す
パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.07
統計は調査の手がかりです。その間合いで反撃できると確認済みの行動を探し、見た目だけで隙があると判断しないようにしましょう。
試してみよう対象の行動が出たら確認済みの反撃を試します。相手がその行動をやめたら、無理に狙わず通常の間合い管理に戻りましょう。
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 0.3 · 比較対象 0.07
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.09
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 0.16
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 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 5.7% · 比較対象 1.8%
近距離のパターンを探る
投げ抜け：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.47
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.47
- 投げ被弾：プロフィール 2 · 比較対象 2.19
- 投げ：プロフィール 2 · 比較対象 2.28
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