直近の対戦
勝利カスタムルーム
RY
KEKE更新：14 時間前
Steam
Canadaクラブ · EXdojoC100%
SteamCanadaクラブ · EXdojoC100%CNQ12.EX
GG
MR 1,907#3,269直近10戦3–7-17直近20戦8–12-17
勝率
51%
43勝 · 42敗 · 保存済み85件
ランクマッチの対戦
85
選択中のモード
勝利
43
ランクマッチ
敗北
42
ランクマッチ
最高MR
1,907
Ken
ランクMR · Ken
ローカル 156 · インポート 132 · グラフ 274 · 保存済み対戦 848
リプレイ未リクエスト
RYKEKE差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | CNQ12.EX | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| CA | 7.5% | 11.0% | -3.5% | |
| SA2 | 29.2% | 25.9% | +3.4% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 6.80 | 8.95 | -2.15 | |
| SA1 | 29.2% | 27.3% | +2.0% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 36.3% | 38.2% | -1.9% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 8.6% | 6.8% | +1.8% | |
| SA3 | 34.0% | 35.8% | -1.8% | |
| 画面端での攻め | 11.70 | 13.12 | -1.42 | |
| ドライブアーツ | 16.3% | 14.9% | +1.4% | |
| ドライブガード | 13.6% | 12.7% | +0.8% | |
| 投げ | 3.20 | 2.57 | +0.63 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.8% | 1.4% | +0.4% | |
| 投げ被弾 | 1.90 | 2.26 | -0.36 | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.44 | -0.24 | |
| ドライブパリィ | 1.70 | 1.89 | -0.19 | |
| ドライブリバーサル | 0.40 | 0.23 | +0.17 | |
| ジャストパリィ | 0.70 | 0.84 | -0.14 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.19 | +0.11 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.10 | +0.10 | |
| 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 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.08 | +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。
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
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 0.1 · 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 0.1 · 比較対象 0.08
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 3.2 · 比較対象 2.57
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 3.2 · 比較対象 2.57
- 投げ抜け：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.44
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.23
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 0.4 · 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 2026/09/13 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free
このプレイヤーへの対策
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53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53勝
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Ken：196試合中127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 Ken：196試合中127勝
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 0.08
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 0.08
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 2026/09/13 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free