直近の対戦
敗北ランクマッチ
A.
TEA.更新：16 時間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%もんがら
Blossoming Poison
MR 1,361#573,794直近10戦4–6-17直近20戦5–6-9
勝率
45%
5勝 · 6敗 · 保存済み11件
ランクマッチの対戦
11
選択中のモード
勝利
5
ランクマッチ
敗北
6
ランクマッチ
最高MR
1,387
A.K.I.
ランクMR · A.K.I.
ローカル 11 · インポート 0 · グラフ 11 · 保存済み対戦 11
リプレイ未リクエスト
A.TEA.差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | もんがら | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 3.3% | 23.3% | -20.0% | |
| ドライブアーツ | 28.6% | 21.0% | +7.5% | |
| 画面端での攻め | 7.50 | 11.29 | -3.79 | |
| SA1 | 40.0% | 37.8% | +2.2% | |
| ドライブインパクト消費 | 3.8% | 1.8% | +2.0% | |
| SA2 | 20.0% | 22.0% | -2.0% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 12.8% | 11.0% | +1.8% | |
| ドライブパリィ | 1.20 | 1.93 | -0.73 | |
| ドライブガード | 17.4% | 17.0% | +0.4% | |
| CA | 9.2% | 9.6% | -0.4% | |
| 投げ被弾 | 2.60 | 2.30 | +0.30 | |
| ドライブインパクト | 0.50 | 0.24 | +0.26 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.60 | 9.83 | -0.23 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.52 | -0.22 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.11 | +0.19 | |
| SA3 | 30.8% | 30.6% | +0.2% | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.12 | +0.18 | |
| ドライブリバーサル | 0.30 | 0.40 | -0.10 | |
| ジャストパリィ | 0.50 | 0.60 | -0.10 | |
| 投げ | 2.30 | 2.34 | -0.04 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.22 | -0.02 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.08 | +0.02 |
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。
A.K.I. · 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 0.5 · 比較対象 0.24
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 0.5 · 比較対象 0.24
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3.8% · 比較対象 1.8%
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 0.11
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 0.3 · 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
守りの判断を見直す
投げ抜け：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.52
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 0.3 · 比較対象 0.52
- 投げ被弾：プロフィール 2.6 · 比較対象 2.3
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 2026/09/14 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free
このプレイヤーへの対策
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 0.5 · 比較対象 0.24
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 0.5 · 比較対象 0.24
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3.8% · 比較対象 1.8%
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 0.3 · 比較対象 0.11
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 0.3 · 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
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 2.3 · 比較対象 2.34
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 2.3 · 比較対象 2.34
- 投げ被弾：プロフィール 2.6 · 比較対象 2.3
- 投げ抜け：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.52
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 2026/09/14 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free