直近の対戦
敗北ランクマッチ
KI
M.KI更新：6 日前
CrossPlatform
Japanクラブ · TeamDarkstarC100%
CrossPlatformJapanクラブ · TeamDarkstarC100%ZABABA
I am Shadaloo!
MR 1,538#148,829直近10戦2–8-47直近20戦7–13-49
勝率
52%
55勝 · 51敗 · 保存済み106件
ランクマッチの対戦
106
選択中のモード
勝利
55
ランクマッチ
敗北
51
ランクマッチ
最高MR
1,544
Kimberly
ランクMR · Kimberly
ローカル 106 · インポート 0 · グラフ 106 · 保存済み対戦 116
リプレイ未リクエスト
KIM.KI差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | ZABABA | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 48.8% | 29.7% | +19.0% | |
| SA3 | 51.9% | 38.5% | +13.3% | |
| SA2 | 7.4% | 19.2% | -11.8% | |
| ドライブアーツ | 10.9% | 22.3% | -11.4% | |
| ドライブガード | 4.8% | 12.9% | -8.0% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 2.6% | 7.5% | -5.0% | |
| SA1 | 32.1% | 34.0% | -1.9% | |
| ドライブインパクト消費 | 3.9% | 2.2% | +1.7% | |
| 画面端での攻め | 13.40 | 15.07 | -1.67 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.60 | 8.89 | -1.29 | |
| ドライブリバーサル | 1.30 | 0.36 | +0.94 | |
| ドライブパリィ | 0.60 | 1.54 | -0.94 | |
| 投げ | 4.30 | 3.44 | +0.86 | |
| CA | 8.6% | 8.2% | +0.5% | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.44 | -0.34 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.38 | -0.28 | |
| 投げ被弾 | 1.90 | 2.14 | -0.24 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.14 | -0.14 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.03 | +0.07 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.40 | 0.36 | +0.04 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.27 | +0.03 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.13 | -0.03 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 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。
Kimberly · 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 0.3 · 比較対象 0.27
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 0.3 · 比較対象 0.27
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3.9% · 比較対象 2.2%
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 4.3 · 比較対象 3.44
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 4.3 · 比較対象 3.44
- 投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.38
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：96試合中53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：96試合中53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 2026/09/07 · 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 0.3 · 比較対象 0.27
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 0.3 · 比較対象 0.27
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3.9% · 比較対象 2.2%
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 4.3 · 比較対象 3.44
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 4.3 · 比較対象 3.44
- 投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.38
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：96試合中53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：96試合中53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 2026/09/07 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free