直近の対戦
敗北ランクマッチ
KE
ALKE更新：1 日前
Steam
JapanC99%
SteamJapanC99%NAMAKOAO
Capcom Heroes
MR 1,500#255,547直近10戦5–5-9直近20戦12–8+19
勝率
57%
82勝 · 63敗 · 保存済み145件
ランクマッチの対戦
145
選択中のモード
勝利
82
ランクマッチ
敗北
63
ランクマッチ
最高MR
1,598
Ken
ランクMR · Ken
ローカル 138 · インポート 0 · グラフ 138 · 保存済み対戦 146
リプレイ未リクエスト
KEALKE差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | NAMAKOAO | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 54.7% | 27.3% | +27.4% | |
| SA2 | 6.6% | 25.9% | -19.3% | |
| SA3 | 31.1% | 35.8% | -4.6% | |
| ドライブガード | 8.7% | 12.7% | -4.1% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 42.0% | 38.2% | +3.8% | |
| 画面端での攻め | 9.40 | 13.12 | -3.72 | |
| CA | 7.5% | 11.0% | -3.5% | |
| ドライブアーツ | 17.8% | 14.9% | +2.9% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 3.9% | 6.8% | -2.8% | |
| 投げ | 3.50 | 2.57 | +0.93 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.84 | -0.64 | |
| 投げ被弾 | 1.90 | 2.26 | -0.36 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.60 | 8.95 | -0.35 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.44 | -0.34 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.40 | 0.08 | +0.32 | |
| ドライブパリィ | 1.60 | 1.89 | -0.29 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.50 | 0.21 | +0.29 | |
| ドライブリバーサル | 0.50 | 0.23 | +0.27 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.7% | 1.4% | +0.3% | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.19 | +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
守りの判断を見直す
ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.79
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
- ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.79
- ドライブパリィ：プロフィール 2.5 · 比較対象 1.97
- 投げ抜け：プロフィール 0 · 比較対象 0.46
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 0.4 · 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 0.4 · 比較対象 0.09
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.11
ゲージ消費の目的を決める
SA1：プロフィール 60.2% · 比較対象 26.5%
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
- SA1：プロフィール 60.2% · 比較対象 26.5%
- SA3：プロフィール 28.9% · 比較対象 37.5%
- CA：プロフィール 3.1% · 比較対象 11%
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 Ryu：79試合中40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 Ryu：79試合中40勝
- 対 Luke：95試合中46勝
- 対 Akuma：73試合中41勝
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：71試合中36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：71試合中36勝
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 0.4 · 比較対象 0.09
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 0.4 · 比較対象 0.09
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