直近の対戦
勝利カジュアル
RA
MARA更新：20 分前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%aki_
My Bias Is Unbeatable
MR 1,807#9,409直近10戦5–5+1直近20戦9–11-17
勝率
57%
78勝 · 59敗 · 保存済み137件
ランクマッチの対戦
137
選択中のモード
勝利
78
ランクマッチ
敗北
59
ランクマッチ
最高MR
1,807
Rashid
ランクMR · Rashid
ローカル 135 · インポート 0 · グラフ 135 · 保存済み対戦 280
リプレイ未リクエスト
RAMARA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | aki_ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 22.4% | 56.0% | -33.7% | |
| SA1 | 44.7% | 22.7% | +22.1% | |
| SA3 | 28.9% | 16.6% | +12.3% | |
| ドライブアーツ | 12.1% | 20.1% | -8.0% | |
| 画面端での攻め | 8.40 | 15.02 | -6.62 | |
| 投げ | 3.80 | 2.64 | +1.16 | |
| ドライブインパクト消費 | 0.8% | 2.0% | -1.1% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 8.5% | 7.4% | +1.1% | |
| CA | 3.9% | 4.7% | -0.7% | |
| 投げ被弾 | 2.70 | 2.05 | +0.65 | |
| ドライブガード | 13.6% | 13.0% | +0.6% | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.61 | -0.41 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 31.9% | 32.1% | -0.3% | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.50 | 0.28 | +0.22 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.31 | -0.21 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.25 | -0.15 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.00 | 0.13 | -0.13 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.10 | -0.10 | |
| 投げ抜け | 0.40 | 0.37 | +0.03 | |
| ドライブパリィ | 1.80 | 1.77 | +0.03 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.50 | 9.52 | -0.02 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.11 | -0.01 |
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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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。
Rashid · 直近100試合
改善するポイント
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 0.1 · 比較対象 0.25
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 0.1 · 比較対象 0.25
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 4 · 比較対象 2.74
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 4 · 比較対象 2.74
- 投げ被弾：プロフィール 2.5 · 比較対象 2.12
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.31
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.31
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 2026/09/10 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free
このプレイヤーへの対策
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 4 · 比較対象 2.74
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：プロフィール 4 · 比較対象 2.74
- 投げ被弾：プロフィール 2.5 · 比較対象 2.12
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 0.1 · 比較対象 0.25
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 0.1 · 比較対象 0.25
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 0.1 · 比較対象 0.11
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 0.1 · 比較対象 0.11
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 2026/09/10 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free