直近の対戦
勝利ランクマッチ
AL
CAAL更新：11 時間前
Steam
JapanM100%
SteamJapanM100%くみちょう
Conqueror: New Blood
LP 18,260直近10戦5–5直近20戦8–12
勝率
45%
49勝 · 59敗 · 保存済み108件
ランクマッチの対戦
108
選択中のモード
勝利
49
ランクマッチ
敗北
59
ランクマッチ
最高LP
18,267
Alex
ランクLP · Alex
このキャラクターのLP推移
リプレイ未リクエスト
ALCAAL差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | くみちょう | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブアーツ | 56.2% | 13.2% | +43.0% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 0.0% | 33.2% | -33.2% | |
| SA2 | 56.5% | 27.6% | +28.9% | |
| SA3 | 8.9% | 25.2% | -16.3% | |
| SA1 | 28.2% | 38.9% | -10.7% | |
| ドライブガード | 4.3% | 14.0% | -9.7% | |
| 画面端での攻め | 3.60 | 10.07 | -6.47 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 3.3% | 8.2% | -4.8% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.50 | 9.50 | -2.00 | |
| CA | 6.5% | 8.3% | -1.9% | |
| ドライブインパクト消費 | 3.4% | 2.0% | +1.4% | |
| ドライブパリィ | 0.30 | 1.62 | -1.32 | |
| 投げ | 1.60 | 2.24 | -0.64 | |
| ジャストパリィ | 0.00 | 0.64 | -0.64 | |
| 投げ抜け | 0.00 | 0.51 | -0.51 | |
| ドライブリバーサル | 0.80 | 0.43 | +0.37 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.40 | 0.11 | +0.29 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.00 | 0.27 | -0.27 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.23 | +0.17 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.10 | -0.10 | |
| 投げ被弾 | 2.10 | 2.18 | -0.08 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.14 | +0.06 |
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。
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
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.12
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 1.63
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 0.1 · 比較対象 1.63
- ジャストパリィ：プロフィール 0 · 比較対象 0.7
ゲージ消費の目的を決める
ドライブアーツ：プロフィール 55.7% · 比較対象 14.2%
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
- ドライブアーツ：プロフィール 55.7% · 比較対象 14.2%
- ドライブガード：プロフィール 4.1% · 比較対象 14.1%
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 2026/09/12 · 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
ドライブパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 1.63
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
- ドライブパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 1.63
- ジャストパリィ：プロフィール 0 · 比較対象 0.7
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34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34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 2026/09/12 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free