直近の対戦
敗北ランクマッチ
A.
CAA.更新：13 時間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%ネコと和解せよ
You Hate to See It
MR 2,211#59直近10戦7–3+18直近20戦14–6+45
勝率
63%
178勝 · 103敗 · 保存済み281件
ランクマッチの対戦
281
選択中のモード
勝利
178
ランクマッチ
敗北
103
ランクマッチ
最高MR
2,227
A.K.I.
ランクMR · A.K.I.
ローカル 315 · インポート 0 · グラフ 315 · 保存済み対戦 563
リプレイ未リクエスト
A.CAA.差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | ネコと和解せよ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 36.3% | 22.0% | +14.3% | |
| SA1 | 28.6% | 37.8% | -9.3% | |
| ドライブアーツ | 29.1% | 21.0% | +8.1% | |
| CA | 5.5% | 9.6% | -4.1% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 21.2% | 23.3% | -2.2% | |
| ドライブガード | 15.1% | 17.0% | -1.9% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.20 | 9.83 | -1.63 | |
| SA3 | 29.7% | 30.6% | -0.9% | |
| ドライブインパクト消費 | 1.2% | 1.8% | -0.6% | |
| 投げ被弾 | 1.80 | 2.30 | -0.50 | |
| ドライブパリィ | 1.50 | 1.93 | -0.43 | |
| 画面端での攻め | 11.70 | 11.29 | +0.41 | |
| ドライブリバーサル | 0.20 | 0.40 | -0.20 | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.60 | -0.20 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 10.9% | 11.0% | -0.1% | |
| 投げ抜け | 0.60 | 0.52 | +0.08 | |
| 投げ | 2.30 | 2.34 | -0.04 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.24 | -0.04 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.22 | -0.02 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.12 | -0.02 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.11 | -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。
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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。
A.K.I. · 直近100試合
改善するポイント
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 11.9 · 比較対象 9.75
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 11.9 · 比較対象 9.75
- 画面端での攻め：プロフィール 10.3 · 比較対象 12.18
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 0.2 · 比較対象 0.21
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 0.2 · 比較対象 0.21
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 2.6 · 比較対象 2.31
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 2.6 · 比較対象 2.31
- 投げ抜け：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.53
- 投げ被弾：プロフィール 1.8 · 比較対象 2.33
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-mini:free
このプレイヤーへの対策
継続する傾向と単発のミスを分ける
保存済みの直近ランクマッチ：100試合中60勝
複数の直近試合で勝ちと負けを比べます。印象的な一度のミスより、繰り返す状況を中心に準備しましょう。
試してみよう最初のラウンドで仮説を一つ確認します。繰り返すなら準備した調整を行い、違うならその仮説を捨てて新しい傾向を観察しましょう。
根拠となる統計
- 保存済みの直近ランクマッチ：100試合中60勝
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Dee Jay：88試合中50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 Dee Jay：88試合中50勝
- 対 Terry：39試合中23勝
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 2.6 · 比較対象 2.31
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 2.6 · 比較対象 2.31
- 投げ抜け：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.53
- 投げ被弾：プロフィール 1.8 · 比較対象 2.33
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-mini:free