直近の対戦
勝利ランクマッチ
C.
CAC.更新：3 日前
Steam
JapanM100%
SteamJapanM100%Kueb
Sleeper
MR 1,257#611,256直近10戦4–6-10直近20戦7–13-46
勝率
41%
19勝 · 27敗 · 保存済み46件
ランクマッチの対戦
46
選択中のモード
勝利
19
ランクマッチ
敗北
27
ランクマッチ
最高MR
1,326
C. Viper
ランクMR · C. Viper
ローカル 46 · インポート 46 · グラフ 46 · 保存済み対戦 132
リプレイ未リクエスト
C.CAC.差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Kueb | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 14.3% | 40.4% | -26.1% | |
| CA | 32.1% | 7.7% | +24.4% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 0.5% | 18.1% | -17.7% | |
| SA3 | 39.3% | 29.7% | +9.6% | |
| ドライブアーツ | 13.4% | 22.2% | -8.8% | |
| SA2 | 14.3% | 22.2% | -7.9% | |
| ドライブガード | 21.1% | 14.7% | +6.5% | |
| 画面端での攻め | 5.20 | 10.80 | -5.60 | |
| ドライブインパクト消費 | 6.2% | 1.7% | +4.5% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.80 | 8.60 | +1.20 | |
| ドライブパリィ | 2.50 | 1.55 | +0.95 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.5% | 7.3% | -0.8% | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.71 | -0.51 | |
| 投げ | 1.80 | 2.29 | -0.49 | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.49 | -0.29 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.24 | -0.24 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.00 | 0.21 | -0.21 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.08 | +0.12 | |
| 投げ被弾 | 2.30 | 2.20 | +0.10 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.03 | -0.03 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.17 | +0.03 | |
| 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。
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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。
C. Viper · 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 0.07
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 0.07
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.09
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 3.1 · 比較対象 1.52
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
- ドライブパリィ：プロフィール 3.1 · 比較対象 1.52
- ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.63
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 0.1 · 比較対象 0.16
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 0.1 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3.1% · 比較対象 1.8%
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 2026/09/06 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free
このプレイヤーへの対策
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 0.07
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 0.3 · 比較対象 0.07
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.09
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 · 比較対象 0.28
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 · 比較対象 0.28
- ドライブパリィ：プロフィール 3.1 · 比較対象 1.52
近距離のパターンを探る
投げ被弾：プロフィール 2.4 · 比較対象 2.19
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
- 投げ被弾：プロフィール 2.4 · 比較対象 2.19
- 投げ抜け：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.47
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 2026/09/06 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free