直近の対戦
敗北ランクマッチ
KE
JP
GU更新：5 日前
Steam
Japanクラブ · KontadeClubC100%
SteamJapanクラブ · KontadeClubC100%メガロkqrenサウルス
Coffee Among the Clouds
MR 1,461#412,256直近10戦4–6-19直近20戦8–12-32
勝率
38%
39勝 · 64敗 · 保存済み103件
ランクマッチの対戦
103
選択中のモード
勝利
39
ランクマッチ
敗北
64
ランクマッチ
最高MR
1,506
Guile
ランクMR · Guile
ローカル 103 · インポート 0 · グラフ 103 · 保存済み対戦 152
リプレイ未リクエスト
KEJPGU差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | メガロkqrenサウルス | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 35.1% | 47.2% | -12.1% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 40.1% | 29.7% | +10.3% | |
| CA | 14.0% | 5.3% | +8.7% | |
| SA3 | 28.1% | 20.5% | +7.6% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 4.7% | 9.4% | -4.7% | |
| SA2 | 22.8% | 27.1% | -4.3% | |
| ドライブガード | 11.6% | 14.7% | -3.1% | |
| 画面端での攻め | 6.90 | 9.03 | -2.13 | |
| ドライブアーツ | 15.8% | 17.7% | -1.8% | |
| 投げ | 2.90 | 1.87 | +1.03 | |
| 投げ被弾 | 2.40 | 1.97 | +0.43 | |
| ドライブパリィ | 2.00 | 1.68 | +0.32 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.21 | -0.21 | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.39 | -0.19 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.70 | 9.86 | -0.16 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.11 | +0.09 | |
| ジャストパリィ | 0.50 | 0.57 | -0.07 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.24 | +0.06 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.12 | -0.02 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.7% | 1.6% | +0.0% | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.21 | -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。
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。
Guile · 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成功：プロフィール 0.2 · 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成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.12
- 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
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 2.3 · 比較対象 1.82
近距離のやり取りを5回確認します。投げの機会、投げの試行、防御の選択を分けて見ましょう。集計回数だけでは正解を判断できません。
試してみよう繰り返す状況で打撃と投げをダミーに記録し、選んだ対応を練習します。実戦でも意識して判断できているか確認しましょう。
根拠となる統計
- 投げ：プロフィール 2.3 · 比較対象 1.82
- 投げ被弾：プロフィール 2.3 · 比較対象 2.01
- 投げ抜け：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.42
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 6 · 比較対象 9
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 6 · 比較対象 9
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 12.3 · 比較対象 9.84
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 2026/09/07 · 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 Akuma：59試合中16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 Akuma：59試合中16勝
- 対 Kimberly：58試合中16勝
- 対 Blanka：39試合中9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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free