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ozaki

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リプレイ未リクエスト
Ed
ozaki · Ed
Ryu
対戦相手 · Ryuぽとふー【No.3雑魚】

プレイスタイル比較

Edの上位30人とプレイ傾向を比較

ベンチマーク更新:2026/09/12 22:17

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。 · データの詳細

Ed
ozakiのEdベンチマーク

抽出したEdの上位30人の平均的なプレイ傾向と比較します。

あでりい 2203 · Sahara 2187 · ONYX | えびはら 2178 · Yassa 2151 · hinao 2139 · ほか25人

差の絶対値が大きい順23項目
傾向ozakiトップ層 トップ層
SA250.7%23.2%+27.6%
ドライブラッシュ(キャンセル)16.9%35.3%-18.4%
SA319.4%33.7%-14.3%
画面端に追い込まれた時間17.008.93+8.07
画面端での攻め4.7011.75-7.05
CA3.0%9.8%-6.9%
ドライブガード19.7%12.9%+6.8%
SA126.9%33.3%-6.5%
ドライブアーツ21.4%18.1%+3.3%
ドライブラッシュ(パリィ)8.8%6.8%+2.0%
ドライブパリィ3.301.92+1.38
ドライブインパクト消費2.8%1.7%+1.1%
投げ被弾2.802.20+0.60
ジャストパリィ0.200.79-0.59
投げ2.302.53-0.23
ドライブリバーサル0.000.22-0.22
パニッシュカウンター被弾0.200.10+0.10
投げ抜け0.600.53+0.07
スタン被弾0.100.04+0.06
スタン成功0.000.06-0.06
パニッシュカウンター成功0.100.14-0.04
ドライブインパクト0.200.22-0.02
パリィ中に投げられた回数0.200.21-0.01
統計を練習に活かす

対戦プラン

直近100試合

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。

Ed · 直近100試合

改善するポイント

  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 0.4 · 比較対象 0.2

    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 0.4 · 比較対象 0.2
    • ドライブインパクト消費:プロフィール 3.4% · 比較対象 1.5%
  2. 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 0.2 · 比較対象 0.11

    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 0.2 · 比較対象 0.11
    • パニッシュカウンター成功:プロフィール 0.2 · 比較対象 0.11
  3. 画面端に至る経緯を追う

    画面端での攻め:プロフィール 5.3 · 比較対象 11.8

    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 5.3 · 比較対象 11.8
    • 画面端に追い込まれた時間:プロフィール 12.2 · 比較対象 9.53

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 2026/09/09 · AI:nex-agi/nex-n2.5-pro:free

このプレイヤーへの対策

  1. 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 0.4 · 比較対象 0.2

    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 0.4 · 比較対象 0.2
    • ドライブインパクト消費:プロフィール 3.4% · 比較対象 1.5%
  2. 近距離のパターンを探る

    投げ抜け:プロフィール 0.6 · 比較対象 0.47

    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
    • 投げ抜け:プロフィール 0.6 · 比較対象 0.47
    • 投げ被弾:プロフィール 2.9 · 比較対象 2.18
  3. 攻める前に守り方を探る

    ドライブパリィ:プロフィール 4 · 比較対象 1.77

    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 4 · 比較対象 1.77
    • ジャストパリィ:プロフィール 0.5 · 比較対象 0.76
    • ドライブリバーサル:プロフィール 0 · 比較対象 0.2

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 2026/09/09 · AI:nex-agi/nex-n2.5-pro:free

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