直近の対戦
敗北ランクマッチ
KE
ALKE更新：6 日前
Steam
OtherC100%
SteamOtherC100%クゥロex
Legendary Prophet
MR 1,389#521,466直近10戦7–3+33直近20戦12–8+32
勝率
50%
18勝 · 18敗 · 保存済み36件
ランクマッチの対戦
36
選択中のモード
勝利
18
ランクマッチ
敗北
18
ランクマッチ
最高MR
1,429
Ken
ランクMR · Ken
ローカル 36 · インポート 0 · グラフ 36 · 保存済み対戦 36
リプレイ未リクエスト
KEALKE差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | クゥロex | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 14.8% | 27.3% | -12.5% | |
| CA | 23.0% | 11.0% | +11.9% | |
| SA3 | 45.9% | 35.8% | +10.1% | |
| SA2 | 16.4% | 25.9% | -9.5% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 31.9% | 38.2% | -6.3% | |
| ドライブアーツ | 10.1% | 14.9% | -4.9% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 8.9% | 6.8% | +2.1% | |
| ドライブガード | 14.6% | 12.7% | +1.9% | |
| ドライブインパクト消費 | 3.0% | 1.4% | +1.6% | |
| 画面端での攻め | 12.00 | 13.12 | -1.12 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.10 | 8.95 | -0.85 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.84 | -0.64 | |
| 投げ | 2.10 | 2.57 | -0.47 | |
| ドライブパリィ | 1.50 | 1.89 | -0.39 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.44 | -0.34 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.08 | +0.22 | |
| 投げ被弾 | 2.40 | 2.26 | +0.14 | |
| 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 | |
| ドライブリバーサル | 0.30 | 0.23 | +0.07 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.19 | +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。
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 0.2 · 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被弾：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.09
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.11
守りの判断を見直す
投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.46
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.46
- ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.79
ゲージ消費の目的を決める
CA：プロフィール 22.4% · 比較対象 11%
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
- CA：プロフィール 22.4% · 比較対象 11%
- SA3：プロフィール 31.3% · 比較対象 37.5%
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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview: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 Ken：22試合中7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：22試合中7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 0.2 · 比較対象 0.09
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 0.2 · 比較対象 0.09
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.11
近距離のパターンを探る
投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.46
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 0.1 · 比較対象 0.46
- 投げ被弾：プロフィール 2 · 比較対象 2.28
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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free