直近の対戦
敗北ランクマッチ
YA
BLYA更新：5 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%ヤスミンはあきらなのか？
Let's Do This
MR 1,763#14,124直近10戦4–6-18直近20戦11–9+16
勝率
58%
28勝 · 20敗 · 保存済み48件
ランクマッチの対戦
48
選択中のモード
勝利
28
ランクマッチ
敗北
20
ランクマッチ
最高MR
1,781
Yasmine
ランクMR · Yasmine
ローカル 46 · インポート 0 · グラフ 46 · 保存済み対戦 48
リプレイ未リクエスト
YABLYA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | ヤスミンはあきらなのか？ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 0.0% | 21.0% | -21.0% | |
| SA3 | 53.7% | 36.9% | +16.7% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 20.0% | 29.6% | -9.7% | |
| CA | 17.1% | 10.0% | +7.0% | |
| ドライブアーツ | 15.2% | 19.0% | -3.8% | |
| ドライブガード | 18.0% | 14.5% | +3.5% | |
| SA1 | 29.3% | 32.1% | -2.8% | |
| 画面端での攻め | 11.30 | 13.62 | -2.32 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 10.3% | 8.2% | +2.1% | |
| ドライブインパクト消費 | 3.1% | 1.4% | +1.7% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.50 | 9.38 | +1.12 | |
| 投げ | 2.20 | 2.59 | -0.39 | |
| ドライブパリィ | 2.30 | 1.96 | +0.34 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.19 | +0.21 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.49 | -0.19 | |
| 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 | |
| 投げ被弾 | 2.20 | 2.31 | -0.11 | |
| ドライブリバーサル | 0.30 | 0.24 | +0.06 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| ジャストパリィ | 0.70 | 0.74 | -0.04 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.06 | +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
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 0.4 · 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 0.4 · 比較対象 0.19
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3.1% · 比較対象 1.4%
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 0.06
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 0.1 · 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
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 10.5 · 比較対象 9.38
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 10.5 · 比較対象 9.38
- 画面端での攻め：プロフィール 11.3 · 比較対象 13.62
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 Char 253：231試合中140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 Char 253：231試合中140勝
- 対 JP：20試合中9勝
- 対 Alex：17試合中12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：46試合中28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：46試合中28勝
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