直近の対戦
勝利ランクマッチ
YA
KEYA更新：1 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%ts28
I'm a Fighter
MR 1,415#512,460直近10戦6–4+14直近20戦12–8+30
勝率
43%
30勝 · 40敗 · 保存済み70件
ランクマッチの対戦
70
選択中のモード
勝利
30
ランクマッチ
敗北
40
ランクマッチ
最高MR
1,508
Yasmine
ランクMR · Yasmine
ローカル 70 · インポート 136 · グラフ 162 · 保存済み対戦 82
リプレイ未リクエスト
YAKEYA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | ts28 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| CA | 42.1% | 10.0% | +32.1% | |
| SA1 | 10.5% | 32.1% | -21.5% | |
| SA2 | 2.6% | 21.0% | -18.4% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 39.2% | 29.6% | +9.6% | |
| ドライブアーツ | 9.7% | 19.0% | -9.3% | |
| SA3 | 44.7% | 36.9% | +7.8% | |
| 画面端での攻め | 8.70 | 13.62 | -4.92 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 4.7% | 8.2% | -3.5% | |
| ドライブガード | 11.6% | 14.5% | -2.8% | |
| ドライブインパクト消費 | 4.2% | 1.4% | +2.8% | |
| 投げ | 2.10 | 2.59 | -0.49 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.74 | -0.44 | |
| 投げ抜け | 0.90 | 0.49 | +0.41 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.00 | 9.38 | -0.38 | |
| ドライブパリィ | 1.70 | 1.96 | -0.26 | |
| 投げ被弾 | 2.50 | 2.31 | +0.19 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.06 | +0.14 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.19 | +0.11 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.21 | -0.11 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| ドライブリバーサル | 0.20 | 0.24 | -0.04 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 |
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。
Yasmine · 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 0.2 · 比較対象 0.06
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 0.2 · 比較対象 0.06
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.09
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 0.3 · 比較対象 0.19
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 0.3 · 比較対象 0.19
- ドライブインパクト消費：プロフィール 4.2% · 比較対象 1.4%
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 8.7 · 比較対象 13.62
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 8.7 · 比較対象 13.62
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 9 · 比較対象 9.38
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
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 0.2 · 比較対象 0.24
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 0.2 · 比較対象 0.24
- ドライブパリィ：プロフィール 1.7 · 比較対象 1.96
- ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.74
近距離のパターンを探る
投げ抜け：プロフィール 0.9 · 比較対象 0.49
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.9 · 比較対象 0.49
- 投げ被弾：プロフィール 2.5 · 比較対象 2.31
- 投げ：プロフィール 2.1 · 比較対象 2.59
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