直近の対戦
敗北ランクマッチ
KI
AKKI更新：7 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%TELTEL
Capcom Heroes
MR 1,601#86,367直近10戦6–4+21直近20戦14–6+70
勝率
58%
38勝 · 28敗 · 保存済み66件
ランクマッチの対戦
66
選択中のモード
勝利
38
ランクマッチ
敗北
28
ランクマッチ
最高MR
1,601
Kimberly
ランクMR · Kimberly
ローカル 66 · インポート 0 · グラフ 66 · 保存済み対戦 66
リプレイ未リクエスト
KIAKKI差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | TELTEL | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 58.9% | 29.7% | +29.2% | |
| ドライブアーツ | 6.7% | 22.3% | -15.6% | |
| SA1 | 47.1% | 34.0% | +13.0% | |
| SA2 | 8.4% | 19.2% | -10.8% | |
| ドライブガード | 7.9% | 12.9% | -5.0% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 12.30 | 8.89 | +3.41 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 4.6% | 7.5% | -3.0% | |
| 画面端での攻め | 12.70 | 15.07 | -2.37 | |
| ドライブインパクト消費 | 0.6% | 2.2% | -1.6% | |
| CA | 6.7% | 8.2% | -1.5% | |
| 投げ | 4.40 | 3.44 | +0.96 | |
| SA3 | 37.8% | 38.5% | -0.7% | |
| ドライブパリィ | 1.00 | 1.54 | -0.54 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.44 | -0.34 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.38 | -0.28 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.36 | -0.26 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.27 | -0.17 | |
| ドライブリバーサル | 0.50 | 0.36 | +0.14 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.14 | -0.14 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.03 | +0.07 | |
| 投げ被弾 | 2.20 | 2.14 | +0.06 | |
| 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。
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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。
Kimberly · 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 0.1 · 比較対象 0.1
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 0.1 · 比較対象 0.1
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 0.27
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 0.1 · 比較対象 0.27
- ドライブインパクト消費：プロフィール 0.6% · 比較対象 2.2%
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 12.5 · 比較対象 15.07
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
- 画面端での攻め：プロフィール 12.5 · 比較対象 15.07
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 12.6 · 比較対象 8.89
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：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：28試合中13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：28試合中13勝
- 対 JP：11試合中5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 0.1 · 比較対象 0.1
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 0.1 · 比較対象 0.1
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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free