直近の対戦
勝利カスタムルーム
LI
RA
C.更新：30 分前
Steam
Chinaクラブ · PerfectKOooM90%
SteamChinaクラブ · PerfectKOooM90%晚山月9
Let's Do This
直近10戦1–2直近20戦1–2
勝率
33%
1勝 · 2敗 · 保存済み3件
ランクマッチの対戦
3
選択中のモード
勝利
1
ランクマッチ
敗北
2
ランクマッチ
最高LP
4,224
C. Viper
ランクLP · C. Viper
このキャラクターのLP推移
リプレイ未リクエスト
LIRAC.差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 晚山月9 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 0.2% | 18.1% | -18.0% | |
| SA1 | 23.2% | 40.4% | -17.2% | |
| SA3 | 46.3% | 29.7% | +16.7% | |
| ドライブガード | 5.1% | 14.7% | -9.6% | |
| ドライブインパクト消費 | 10.4% | 1.7% | +8.8% | |
| 画面端での攻め | 3.00 | 10.80 | -7.80 | |
| CA | 14.6% | 7.7% | +6.9% | |
| SA2 | 15.9% | 22.2% | -6.4% | |
| ドライブアーツ | 28.2% | 22.2% | +6.0% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 2.5% | 7.3% | -4.8% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 11.10 | 8.60 | +2.50 | |
| ドライブパリィ | 0.20 | 1.55 | -1.35 | |
| 投げ被弾 | 3.50 | 2.20 | +1.30 | |
| ジャストパリィ | 0.00 | 0.71 | -0.71 | |
| ドライブインパクト | 0.70 | 0.17 | +0.53 | |
| ドライブリバーサル | 0.60 | 0.24 | +0.36 | |
| 投げ | 2.60 | 2.29 | +0.31 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.40 | 0.10 | +0.30 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.00 | 0.21 | -0.21 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.08 | +0.12 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.03 | +0.07 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| 投げ抜け | 0.50 | 0.49 | +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。
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。
C. Viper · 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 0.7 · 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 0.7 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 12.1% · 比較対象 1.8%
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成功：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.09
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成功：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.09
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.07
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 3.8 · 比較対象 11.07
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
- 画面端での攻め：プロフィール 3.8 · 比較対象 11.07
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 13.6 · 比較対象 8.66
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-pro:free
このプレイヤーへの対策
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 0.7 · 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 0.7 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 12.1% · 比較対象 1.8%
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 0.6 · 比較対象 1.52
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
- ドライブパリィ：プロフィール 0.6 · 比較対象 1.52
- ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.63
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.28
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 1.7 · 比較対象 2.28
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 1.7 · 比較対象 2.28
- 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 2.4 · 比較対象 2.19
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-pro:free