直近の対戦
勝利ランクマッチ
KI
ELKI更新：4 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%おいしいこうちゃ
Neon Vibe Shinobi
MR 1,970#1,498直近10戦6–4+12直近20戦13–7+38
勝率
47%
104勝 · 116敗 · 保存済み220件
ランクマッチの対戦
220
選択中のモード
勝利
104
ランクマッチ
敗北
116
ランクマッチ
最高MR
2,033
Kimberly
ランクMR · Kimberly
ローカル 220 · インポート 0 · グラフ 220 · 保存済み対戦 220
リプレイ未リクエスト
KIELKI差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | おいしいこうちゃ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 14.4% | 29.7% | -15.3% | |
| SA2 | 6.3% | 19.2% | -13.0% | |
| SA3 | 50.0% | 38.5% | +11.5% | |
| ドライブアーツ | 32.5% | 22.3% | +10.2% | |
| CA | 12.5% | 8.2% | +4.3% | |
| SA1 | 31.3% | 34.0% | -2.8% | |
| 投げ | 5.40 | 3.44 | +1.96 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.0% | 2.2% | -1.2% | |
| 画面端での攻め | 16.10 | 15.07 | +1.03 | |
| 投げ抜け | 1.00 | 0.38 | +0.62 | |
| ドライブガード | 13.4% | 12.9% | +0.5% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.60 | 8.89 | -0.29 | |
| 投げ被弾 | 2.40 | 2.14 | +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 | 0.20 | 0.36 | -0.16 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 7.4% | 7.5% | -0.2% | |
| ジャストパリィ | 0.60 | 0.44 | +0.16 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.50 | 0.36 | +0.14 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.00 | 0.13 | -0.13 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.14 | -0.04 | |
| ドライブパリィ | 1.50 | 1.54 | -0.04 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.03 | -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。
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。
Kimberly · 直近100試合
改善するポイント
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 1% · 比較対象 2.2%
勝敗をまたいで判断を比べる
保存済みの直近ランクマッチ：100試合中42勝
保存された直近の試合から2勝と2敗を選び、判断が変わる場面を探します。戦績だけでは結果が変化した理由はわかりません。
試してみよう次の5試合で試す判断を一つ書き出します。勝敗だけで練習を評価せず、実行できたかと何が起きたかを振り返りましょう。
根拠となる統計
- 保存済みの直近ランクマッチ：100試合中42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 2026/09/05 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free
このプレイヤーへの対策
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 5.4 · 比較対象 3.44
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：プロフィール 5.4 · 比較対象 3.44
- 投げ抜け：プロフィール 1 · 比較対象 0.38
- 投げ被弾：プロフィール 2.4 · 比較対象 2.14
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 2026/09/05 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free