直近の対戦
勝利ランクマッチ
GU
M.GU更新：1 日前
Steam
Otherクラブ · FGTVLIVEC100%
SteamOtherクラブ · FGTVLIVEC100%HoneysuckleRose
Comedy or Tragedy
MR 1,919#2,740直近10戦5–5+9直近20戦13–7+42
勝率
54%
159勝 · 134敗 · 保存済み293件
ランクマッチの対戦
293
選択中のモード
勝利
159
ランクマッチ
敗北
134
ランクマッチ
最高MR
1,929
Guile
ランクMR · Guile
ローカル 293 · インポート 0 · グラフ 293 · 保存済み対戦 343
リプレイ未リクエスト
GUM.GU差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | HoneysuckleRose | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 18.8% | 29.7% | -10.9% | |
| SA1 | 57.7% | 47.2% | +10.5% | |
| CA | 0.0% | 5.3% | -5.3% | |
| SA2 | 22.1% | 27.1% | -4.9% | |
| ドライブアーツ | 20.7% | 17.7% | +3.0% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 11.9% | 9.4% | +2.5% | |
| 画面端での攻め | 6.90 | 9.03 | -2.13 | |
| ドライブガード | 16.8% | 14.7% | +2.1% | |
| ドライブインパクト消費 | 2.9% | 1.6% | +1.2% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.40 | 9.86 | -0.46 | |
| SA3 | 20.1% | 20.5% | -0.3% | |
| 投げ被弾 | 2.30 | 1.97 | +0.33 | |
| ドライブパリィ | 1.40 | 1.68 | -0.28 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.40 | 0.12 | +0.28 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.21 | +0.19 | |
| 投げ | 1.70 | 1.87 | -0.17 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.40 | 0.24 | +0.16 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.21 | -0.11 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.39 | -0.09 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.11 | +0.09 | |
| ジャストパリィ | 0.50 | 0.57 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| スタン成功 | 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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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。
Guile · 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 0.11
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 0.11
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.12
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 0.21
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 0.21
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3% · 比較対象 1.6%
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 1.6 · 比較対象 1.87
近距離のやり取りを5回確認します。投げの機会、投げの試行、防御の選択を分けて見ましょう。集計回数だけでは正解を判断できません。
試してみよう繰り返す状況で打撃と投げをダミーに記録し、選んだ対応を練習します。実戦でも意識して判断できているか確認しましょう。
根拠となる統計
- 投げ：プロフィール 1.6 · 比較対象 1.87
- 投げ抜け：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.39
- 投げ被弾：プロフィール 2.3 · 比較対象 1.97
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
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Luke：66試合中30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 Luke：66試合中30勝
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 0.4 · 比較対象 0.21
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 0.4 · 比較対象 0.21
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3% · 比較対象 1.6%
近距離のパターンを探る
投げ被弾：プロフィール 2.3 · 比較対象 1.97
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
- 投げ被弾：プロフィール 2.3 · 比較対象 1.97
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