直近の対戦
勝利カスタムルーム
CA
MA
AL更新：16 時間前
Steam
Japanクラブ · ultimatelimitedC100%
SteamJapanクラブ · ultimatelimitedC100%waki
Let's Do This
MR 1,759#16,317直近10戦8–2+58直近20戦15–5+88
勝率
49%
59勝 · 62敗 · 保存済み121件
ランクマッチの対戦
121
選択中のモード
勝利
59
ランクマッチ
敗北
62
ランクマッチ
最高MR
1,813
Alex
ランクMR · Alex
ローカル 121 · インポート 0 · グラフ 121 · 保存済み対戦 288
リプレイ未リクエスト
CAMAAL差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | waki | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 12.1% | 27.6% | -15.5% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 44.6% | 33.2% | +11.4% | |
| CA | 17.2% | 8.3% | +8.9% | |
| SA3 | 32.8% | 25.2% | +7.6% | |
| ドライブアーツ | 7.5% | 13.2% | -5.8% | |
| ドライブガード | 10.1% | 14.0% | -3.9% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 5.3% | 8.2% | -2.8% | |
| 画面端での攻め | 8.60 | 10.07 | -1.47 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.70 | 9.50 | +1.20 | |
| SA1 | 37.9% | 38.9% | -1.0% | |
| 投げ被弾 | 2.90 | 2.18 | +0.72 | |
| 投げ | 1.60 | 2.24 | -0.64 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.4% | 2.0% | -0.6% | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.43 | -0.43 | |
| ドライブパリィ | 1.20 | 1.62 | -0.42 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.23 | -0.13 | |
| 投げ抜け | 0.40 | 0.51 | -0.11 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.27 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| ジャストパリィ | 0.60 | 0.64 | -0.04 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.14 | -0.04 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.11 | -0.01 | |
| スタン成功 | 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。
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。
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 0.1 · 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 0.1 · 比較対象 0.11
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.14
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 10.7 · 比較対象 9.5
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 10.7 · 比較対象 9.5
- 画面端での攻め：プロフィール 8.6 · 比較対象 10.07
特定の組み合わせで繰り返す場面を研究する
対 JP：38試合中15勝
引用された対戦成績を、見る映像を選ぶ手がかりにします。複数の敗戦で繰り返す判断を探し、勝った試合とも比較しましょう。
試してみようそのキャラクター相手に繰り返す状況を一つ選び、練習で別の対応を確認します。次の5試合でその判断を記録しましょう。
根拠となる統計
- 対 JP：38試合中15勝
- 対 Chun-Li：20試合中14勝
- 対 Manon：20試合中8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 2026/09/14 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free
このプレイヤーへの対策
攻める前に守り方を探る
投げ被弾：プロフィール 2.9 · 比較対象 2.18
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
- 投げ被弾：プロフィール 2.9 · 比較対象 2.18
- 投げ抜け：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.51
- ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.43
対戦成績を調査の手がかりにする
対 JP：38試合中15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 JP：38試合中15勝
- 対 Chun-Li：20試合中14勝
- 対 Manon：20試合中8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 2026/09/14 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free