直近の対戦
勝利ランクマッチ
C.
EDC.更新：2 日前
Steam
JapanM100%
SteamJapanM100%Kuro
Anger Management
MR 1,662#42,805直近10戦7–3+30直近20戦10–10+1
勝率
56%
40勝 · 32敗 · 保存済み72件
ランクマッチの対戦
72
選択中のモード
勝利
40
ランクマッチ
敗北
32
ランクマッチ
最高MR
1,678
C. Viper
ランクMR · C. Viper
ローカル 72 · インポート 111 · グラフ 111 · 保存済み対戦 72
リプレイ未リクエスト
C.EDC.差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Kuro | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 16.7% | 40.4% | -23.7% | |
| CA | 25.9% | 7.7% | +18.2% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 0.0% | 18.1% | -18.1% | |
| SA3 | 44.4% | 29.7% | +14.8% | |
| SA2 | 13.0% | 22.2% | -9.3% | |
| ドライブアーツ | 27.6% | 22.2% | +5.4% | |
| ドライブガード | 11.2% | 14.7% | -3.5% | |
| 画面端での攻め | 8.20 | 10.80 | -2.60 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.60 | 8.60 | +2.00 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 5.9% | 7.3% | -1.3% | |
| ドライブパリィ | 1.10 | 1.55 | -0.45 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.71 | -0.41 | |
| 投げ | 2.70 | 2.29 | +0.41 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.49 | -0.39 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.9% | 1.7% | +0.3% | |
| ドライブリバーサル | 0.50 | 0.24 | +0.26 | |
| 投げ被弾 | 2.40 | 2.20 | +0.20 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.00 | 0.10 | -0.10 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.17 | -0.07 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.03 | -0.03 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| 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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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
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 0.8 · 比較対象 1.52
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 0.8 · 比較対象 1.52
- ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.63
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 0.07
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 0.07
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0 · 比較対象 0.09
画面端に至る経緯を追う
画面端に追い込まれた時間：プロフィール 10.8 · 比較対象 8.66
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
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 10.8 · 比較対象 8.66
- 画面端での攻め：プロフィール 7.9 · 比較対象 11.07
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：12試合中5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：12試合中5勝
- 対 JP：11試合中5勝
- 対 Akuma：11試合中4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：32試合中18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：32試合中18勝
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 0.5 · 比較対象 0.28
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 0.5 · 比較対象 0.28
- ドライブパリィ：プロフィール 0.8 · 比較対象 1.52
- ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.63
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