直近の対戦
勝利ランクマッチ
KE
LUKE更新：1 週間前
Steam
Japanクラブ · KENsLaboratoryC100%
SteamJapanクラブ · KENsLaboratoryC100%KRYO
Let's Do This
MR 1,553#128,386直近10戦7–3+30直近20戦13–7+47
勝率
65%
15勝 · 8敗 · 保存済み23件
ランクマッチの対戦
23
選択中のモード
勝利
15
ランクマッチ
敗北
8
ランクマッチ
最高MR
1,597
Ken
ランクMR · Ken
ローカル 23 · インポート 0 · グラフ 23 · 保存済み対戦 27
リプレイ未リクエスト
KELUKE差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | KRYO | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 9.6% | 25.9% | -16.3% | |
| CA | 25.0% | 11.0% | +14.0% | |
| ドライブアーツ | 6.3% | 14.9% | -8.7% | |
| SA3 | 42.3% | 35.8% | +6.5% | |
| 画面端での攻め | 8.00 | 13.12 | -5.12 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 11.2% | 6.8% | +4.4% | |
| SA1 | 23.1% | 27.3% | -4.2% | |
| ドライブガード | 14.6% | 12.7% | +1.9% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 36.4% | 38.2% | -1.8% | |
| ドライブパリィ | 1.00 | 1.89 | -0.89 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.84 | -0.64 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.50 | 8.95 | +0.55 | |
| 投げ | 2.10 | 2.57 | -0.47 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.44 | -0.34 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.7% | 1.4% | +0.3% | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.23 | -0.23 | |
| 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 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.19 | -0.09 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.21 | -0.01 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.10 | -0.00 |
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。
保存済みの対戦プランを確認中…
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。
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 0.3 · 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 0.3 · 比較対象 0.09
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.11
ゲージ消費の目的を決める
ドライブアーツ：プロフィール 6.3% · 比較対象 16.6%
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
- ドライブアーツ：プロフィール 6.3% · 比較対象 16.6%
- SA2：プロフィール 9.6% · 比較対象 25%
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 · 比較対象 12.08
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 · 比較対象 12.08
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 9.5 · 比較対象 9.04
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 Char 253：1,444試合中688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 253：1,444試合中688勝
- 対 Yasmine：126試合中64勝
- 対 Ryu：125試合中71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 · 比較対象 0.21
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 · 比較対象 0.21
- 投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.46
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 2.1 · 比較対象 2.59
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：プロフィール 2.1 · 比較対象 2.59
- 投げ被弾：プロフィール 2.4 · 比較対象 2.28
- 投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.46
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