直近の対戦
勝利ランクマッチ
RA
TERA更新：4 時間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%kawayuuuu
GIVES YOU WINGS.
MR 1,360#571,924直近10戦8–2+45直近20戦11–9+13
勝率
55%
16勝 · 13敗 · 保存済み29件
ランクマッチの対戦
29
選択中のモード
勝利
16
ランクマッチ
敗北
13
ランクマッチ
最高MR
1,422
Rashid
ランクMR · Rashid
ローカル 29 · インポート 0 · グラフ 29 · 保存済み対戦 29
リプレイ未リクエスト
RATERA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | kawayuuuu | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブアーツ | 11.5% | 20.1% | -8.5% | |
| SA1 | 29.1% | 22.7% | +6.4% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 37.7% | 32.1% | +5.6% | |
| SA3 | 11.7% | 16.6% | -5.0% | |
| 画面端での攻め | 12.60 | 15.02 | -2.42 | |
| ドライブインパクト消費 | 3.0% | 2.0% | +1.0% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.40 | 9.52 | +0.88 | |
| CA | 3.9% | 4.7% | -0.8% | |
| 投げ被弾 | 2.80 | 2.05 | +0.75 | |
| SA2 | 55.3% | 56.0% | -0.7% | |
| 投げ抜け | 0.90 | 0.37 | +0.53 | |
| ドライブガード | 12.6% | 13.0% | -0.4% | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.61 | -0.41 | |
| 投げ | 3.00 | 2.64 | +0.36 | |
| ドライブリバーサル | 0.50 | 0.31 | +0.19 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 7.6% | 7.4% | +0.1% | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.40 | 0.28 | +0.12 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.10 | -0.10 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.11 | +0.09 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.08 | -0.08 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.13 | +0.07 | |
| ドライブパリィ | 1.70 | 1.77 | -0.07 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.25 | +0.05 |
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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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。
Rashid · 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 0.2 · 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 0.13
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 0.3 · 比較対象 0.25
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 0.3 · 比較対象 0.25
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3% · 比較対象 2%
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 3 · 比較対象 2.64
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 3 · 比較対象 2.64
- 投げ抜け：プロフィール 0.9 · 比較対象 0.37
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 2026/09/13 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini: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 Ryu：96試合中42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 Ryu：96試合中42勝
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：29試合中16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：29試合中16勝
攻める前に守り方を探る
投げ抜け：プロフィール 0.9 · 比較対象 0.37
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.9 · 比較対象 0.37
- 投げ被弾：プロフィール 2.8 · 比較対象 2.05
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 2026/09/13 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free