直近の対戦
敗北ランクマッチ
KE
ELKE更新：9 時間前
Steam
Chinaクラブ · ShanDongM100%
SteamChinaクラブ · ShanDongM100%游卡桌游
GG
直近10戦4–6直近20戦6–14
勝率
50%
71勝 · 71敗 · 保存済み142件
ランクマッチの対戦
142
選択中のモード
勝利
71
ランクマッチ
敗北
71
ランクマッチ
最高LP
23,193
Ken
ランクLP · Ken
このキャラクターのLP推移
リプレイ未リクエスト
KEELKE差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 游卡桌游 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 8.6% | 38.2% | -29.6% | |
| SA1 | 5.3% | 27.3% | -22.0% | |
| SA3 | 54.4% | 35.8% | +18.6% | |
| CA | 24.6% | 11.0% | +13.5% | |
| SA2 | 15.8% | 25.9% | -10.1% | |
| ドライブインパクト消費 | 7.6% | 1.4% | +6.2% | |
| ドライブガード | 17.3% | 12.7% | +4.6% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 10.5% | 6.8% | +3.7% | |
| 画面端での攻め | 10.10 | 13.12 | -3.02 | |
| 投げ | 4.40 | 2.57 | +1.83 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.60 | 8.95 | +1.65 | |
| 投げ被弾 | 3.60 | 2.26 | +1.34 | |
| ドライブリバーサル | 1.20 | 0.23 | +0.97 | |
| ドライブアーツ | 14.0% | 14.9% | -0.9% | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.84 | -0.64 | |
| 投げ抜け | 1.00 | 0.44 | +0.56 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.60 | 0.08 | +0.52 | |
| ドライブインパクト | 0.70 | 0.19 | +0.51 | |
| ドライブパリィ | 2.40 | 1.89 | +0.51 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.50 | 0.10 | +0.40 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.21 | -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。
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 0.6 · 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 0.6 · 比較対象 0.08
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.1
近距離の選択を振り返る
投げ抜け：プロフィール 1 · 比較対象 0.44
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
- 投げ抜け：プロフィール 1 · 比較対象 0.44
- 投げ：プロフィール 4.4 · 比較対象 2.57
- 投げ被弾：プロフィール 3.6 · 比較対象 2.26
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 2.3 · 比較対象 1.89
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
- ドライブパリィ：プロフィール 2.3 · 比較対象 1.89
- ドライブリバーサル：プロフィール 1.3 · 比較対象 0.23
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 2026/09/14 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free
このプレイヤーへの対策
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 1.3 · 比較対象 0.23
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 1.3 · 比較対象 0.23
- ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.84
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50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50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 2026/09/14 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free