直近の対戦
敗北ランクマッチ
ED
MA
EL更新：5 時間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%suk４太郎。
Out-mash Their DP by One
MR 1,548#145,374直近10戦3–7-29直近20戦10–10+3
勝率
51%
114勝 · 110敗 · 保存済み224件
ランクマッチの対戦
224
選択中のモード
勝利
114
ランクマッチ
敗北
110
ランクマッチ
最高MR
1,558
Elena
ランクMR · Elena
ローカル 224 · インポート 0 · グラフ 224 · 保存済み対戦 229
リプレイ未リクエスト
EDMAEL差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | suk４太郎。 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 1.4% | 26.3% | -24.9% | |
| SA1 | 54.2% | 31.4% | +22.7% | |
| CA | 22.2% | 9.5% | +12.7% | |
| SA3 | 22.2% | 32.8% | -10.5% | |
| ドライブアーツ | 22.6% | 18.1% | +4.5% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 26.7% | 31.0% | -4.3% | |
| 画面端での攻め | 9.40 | 13.06 | -3.66 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 6.90 | 9.26 | -2.36 | |
| 投げ | 4.10 | 2.14 | +1.96 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.8% | 1.2% | +1.6% | |
| ドライブガード | 13.1% | 13.8% | -0.7% | |
| 投げ被弾 | 2.60 | 2.24 | +0.36 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 7.2% | 7.5% | -0.2% | |
| ジャストパリィ | 0.60 | 0.80 | -0.20 | |
| ドライブパリィ | 2.00 | 1.85 | +0.15 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.08 | +0.12 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.19 | +0.11 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.15 | +0.05 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| 投げ抜け | 0.50 | 0.54 | -0.04 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| ドライブリバーサル | 0.20 | 0.22 | -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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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。
Ed · 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 0.2 · 比較対象 0.2
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 0.2 · 比較対象 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.1% · 比較対象 1.5%
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.2
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.2
- ドライブパリィ：プロフィール 2.5 · 比較対象 1.77
- ジャストパリィ：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.76
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 3.6 · 比較対象 2.6
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 3.6 · 比較対象 2.6
- 投げ抜け：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.47
- 投げ被弾：プロフィール 2.5 · 比較対象 2.18
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
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 0.2 · 比較対象 0.2
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 0.2 · 比較対象 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.1% · 比較対象 1.5%
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 2.5 · 比較対象 1.77
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
- ドライブパリィ：プロフィール 2.5 · 比較対象 1.77
- ジャストパリィ：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.76
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.2
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 3.6 · 比較対象 2.6
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 3.6 · 比較対象 2.6
- 投げ抜け：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.47
- 投げ被弾：プロフィール 2.5 · 比較対象 2.18
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
Elena · 直近100試合
改善するポイント
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.2
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.2
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 25.6% · 比較対象 17.5%
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 25.6% · 比較対象 17.5%
- SA3：プロフィール 19.2% · 比較対象 34.1%
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 9.5 · 比較対象 13.58
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 9.5 · 比較対象 13.58
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 6.4 · 比較対象 8.42
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
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 0.2 · 比較対象 0.17
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 0.2 · 比較対象 0.17
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 0.1 · 比較対象 0.07
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 0.1 · 比較対象 0.07
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 0.4 · 比較対象 0.2
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 0.4 · 比較対象 0.2
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