直近の対戦
敗北ランクマッチ
AL
AKAL更新：6 日前
CrossPlatform
Japanクラブ · annindouhuC100%
CrossPlatformJapanクラブ · annindouhuC100%SoLove
OK!
MR 1,392#521,011直近10戦6–4+16直近20戦8–12-25
勝率
46%
46勝 · 54敗 · 保存済み100件
ランクマッチの対戦
100
選択中のモード
勝利
46
ランクマッチ
敗北
54
ランクマッチ
最高MR
1,500
Alex
ランクMR · Alex
ローカル 45 · インポート 0 · グラフ 45 · 保存済み対戦 100
リプレイ未リクエスト
ALAKAL差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | SoLove | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 14.3% | 25.2% | -10.9% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 43.4% | 33.2% | +10.2% | |
| ドライブアーツ | 7.8% | 13.2% | -5.4% | |
| SA2 | 32.5% | 27.6% | +4.9% | |
| CA | 13.0% | 8.3% | +4.7% | |
| 画面端での攻め | 5.70 | 10.07 | -4.37 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.0% | 8.2% | -2.1% | |
| ドライブガード | 12.4% | 14.0% | -1.7% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.00 | 9.50 | -1.50 | |
| SA1 | 40.3% | 38.9% | +1.3% | |
| ドライブインパクト消費 | 2.6% | 2.0% | +0.6% | |
| 投げ | 1.70 | 2.24 | -0.54 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.64 | -0.44 | |
| ドライブパリィ | 2.00 | 1.62 | +0.38 | |
| ドライブリバーサル | 0.80 | 0.43 | +0.37 | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.51 | -0.31 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.11 | +0.19 | |
| 投げ被弾 | 2.00 | 2.18 | -0.18 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.27 | -0.17 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.10 | -0.10 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.14 | -0.04 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.23 | -0.03 |
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。
Alex · 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 0.12
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 0.12
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 0.8 · 比較対象 0.47
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 0.8 · 比較対象 0.47
- ドライブパリィ：プロフィール 2 · 比較対象 1.63
- ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.7
勝敗をまたいで判断を比べる
保存済みの直近ランクマッチ：100試合中46勝
保存された直近の試合から2勝と2敗を選び、判断が変わる場面を探します。戦績だけでは結果が変化した理由はわかりません。
試してみよう次の5試合で試す判断を一つ書き出します。勝敗だけで練習を評価せず、実行できたかと何が起きたかを振り返りましょう。
根拠となる統計
- 保存済みの直近ランクマッチ：100試合中46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
このプレイヤーへの対策
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 0.8 · 比較対象 0.47
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 0.8 · 比較対象 0.47
- ドライブパリィ：プロフィール 2 · 比較対象 1.63
- ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.7
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 0.12
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 0.12
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.12
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：100試合中46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：100試合中46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