直近の対戦
敗北ランクマッチ
A.
JUA.更新：7 時間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%あっさりまさたか
Let's Do This
MR 1,829#7,055直近10戦6–4+18直近20戦8–12-28
勝率
52%
126勝 · 116敗 · 保存済み242件
ランクマッチの対戦
242
選択中のモード
勝利
126
ランクマッチ
敗北
116
ランクマッチ
最高MR
1,871
A.K.I.
ランクMR · A.K.I.
ローカル 242 · インポート 0 · グラフ 242 · 保存済み対戦 242
リプレイ未リクエスト
A.JUA.差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | あっさりまさたか | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 42.0% | 30.6% | +11.4% | |
| ドライブアーツ | 14.7% | 21.0% | -6.3% | |
| SA2 | 15.9% | 22.0% | -6.0% | |
| SA1 | 31.9% | 37.8% | -6.0% | |
| ドライブガード | 19.6% | 17.0% | +2.6% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 12.30 | 9.83 | +2.47 | |
| 画面端での攻め | 9.20 | 11.29 | -2.09 | |
| 投げ | 1.50 | 2.34 | -0.84 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 24.0% | 23.3% | +0.7% | |
| CA | 10.1% | 9.6% | +0.5% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 11.5% | 11.0% | +0.5% | |
| ドライブパリィ | 2.40 | 1.93 | +0.47 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.52 | -0.22 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.6% | 1.8% | -0.2% | |
| ジャストパリィ | 0.70 | 0.60 | +0.10 | |
| ドライブリバーサル | 0.30 | 0.40 | -0.10 | |
| 投げ被弾 | 2.20 | 2.30 | -0.10 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.12 | +0.08 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.24 | +0.06 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.22 | -0.02 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.11 | -0.01 |
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。
A.K.I. · 直近100試合
改善するポイント
画面端に至る経緯を追う
画面端に追い込まれた時間：プロフィール 12.3 · 比較対象 9.83
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
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 12.3 · 比較対象 9.83
- 画面端での攻め：プロフィール 9.2 · 比較対象 11.29
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 2.4 · 比較対象 1.93
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 2.4 · 比較対象 1.93
- ジャストパリィ：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.6
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.4
ゲージ消費の目的を決める
ドライブガード：プロフィール 19.6% · 比較対象 17%
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
- ドライブガード：プロフィール 19.6% · 比較対象 17%
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 2026/09/13 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini: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 Yasmine：39試合中22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 Yasmine：39試合中22勝
- 対 Luke：47試合中29勝
- 対 Ryu：32試合中17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：100試合中51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51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 2026/09/13 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free