直近の対戦
敗北ランクマッチ
A.
RYA.更新：7 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%Hata
You're killing me!
MR 1,678#36,335直近10戦5–5+3直近20戦11–9+24
勝率
60%
28勝 · 19敗 · 保存済み47件
ランクマッチの対戦
47
選択中のモード
勝利
28
ランクマッチ
敗北
19
ランクマッチ
最高MR
1,713
A.K.I.
ランクMR · A.K.I.
ローカル 47 · インポート 0 · グラフ 47 · 保存済み対戦 47
リプレイ未リクエスト
A.RYA.差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Hata | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 12.9% | 23.3% | -10.3% | |
| SA2 | 11.8% | 21.6% | -9.8% | |
| ドライブアーツ | 12.8% | 21.9% | -9.1% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 19.1% | 10.3% | +8.9% | |
| SA3 | 38.2% | 30.7% | +7.6% | |
| ドライブガード | 22.4% | 16.3% | +6.1% | |
| SA1 | 42.6% | 39.0% | +3.6% | |
| 画面端での攻め | 9.90 | 11.64 | -1.74 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.90 | 9.56 | -1.66 | |
| ドライブインパクト消費 | 3.3% | 1.8% | +1.5% | |
| 投げ | 3.80 | 2.33 | +1.47 | |
| CA | 7.4% | 8.7% | -1.4% | |
| ドライブパリィ | 1.10 | 1.85 | -0.75 | |
| ドライブリバーサル | 1.10 | 0.40 | +0.70 | |
| 投げ被弾 | 2.00 | 2.33 | -0.33 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.57 | -0.27 | |
| 投げ抜け | 0.40 | 0.56 | -0.16 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.22 | +0.08 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.09 | +0.01 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.30 | -0.00 | |
| 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。
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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。
A.K.I. · 直近100試合
改善するポイント
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 1.1 · 比較対象 0.4
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 1.1 · 比較対象 0.4
- ドライブパリィ：プロフィール 1.1 · 比較対象 1.77
- ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.54
ゲージ消費の目的を決める
ドライブラッシュ（キャンセル）：プロフィール 12.9% · 比較対象 23%
実際のゲージを見ながら消費判断を5回振り返ります。何を得て、どの選択肢が残ったかを記録しましょう。使用割合だけでは効率を測れません。
試してみよう使い慣れた連係で、ゲージを使う形と温存する形を練習します。結果と残量を比べ、それぞれに適した状況を決めましょう。
根拠となる統計
- ドライブラッシュ（キャンセル）：プロフィール 12.9% · 比較対象 23%
- ドライブラッシュ（パリィ）：プロフィール 19.1% · 比較対象 11.5%
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 3.8 · 比較対象 2.31
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 3.8 · 比較対象 2.31
- 投げ被弾：プロフィール 2 · 比較対象 2.33
- 投げ抜け：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.53
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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini: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 Yasmine：69試合中34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 Yasmine：69試合中34勝
- 対 Luke：53試合中31勝
- 対 Akuma：34試合中21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：46試合中28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：46試合中28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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free