直近の対戦
勝利ランクマッチ
IN
CA
A.更新：12 分前
Steam
OtherC100%
SteamOtherC100%sasaki
Let's Do This
MR 1,753#16,986直近10戦6–4+11直近20戦15–5+72
勝率
51%
68勝 · 66敗 · 保存済み134件
ランクマッチの対戦
134
選択中のモード
勝利
68
ランクマッチ
敗北
66
ランクマッチ
最高MR
1,818
A.K.I.
ランクMR · A.K.I.
ローカル 134 · インポート 6 · グラフ 134 · 保存済み対戦 134
リプレイ未リクエスト
INCAA.差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | sasaki | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 14.8% | 23.3% | -8.5% | |
| ドライブアーツ | 27.5% | 21.0% | +6.4% | |
| SA2 | 16.3% | 22.0% | -5.7% | |
| SA3 | 36.0% | 30.6% | +5.5% | |
| 画面端での攻め | 13.80 | 11.29 | +2.51 | |
| ドライブガード | 15.1% | 17.0% | -1.9% | |
| SA1 | 39.5% | 37.8% | +1.7% | |
| CA | 8.1% | 9.6% | -1.5% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 12.4% | 11.0% | +1.4% | |
| ドライブパリィ | 0.80 | 1.93 | -1.13 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.50 | 9.83 | +0.67 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.60 | -0.40 | |
| 投げ | 2.60 | 2.34 | +0.26 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.9% | 1.8% | +0.2% | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.22 | +0.08 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.24 | -0.04 | |
| 投げ抜け | 0.50 | 0.52 | -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 | |
| ドライブリバーサル | 0.40 | 0.40 | 0.00 | |
| 投げ被弾 | 2.30 | 2.30 | 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。
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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。
A.K.I. · 直近100試合
改善するポイント
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 0.7 · 比較対象 1.77
守りの場面を5つ選び、相手の行動、自分の選択、結果を比べます。パリィや投げ抜けの回数が少ないだけでは弱点とは言えません。
試してみよう苦手な場面から異なる2つの行動をダミーに記録します。見分けて対応する練習を行い、次の対戦で判断が改善したか確認しましょう。
根拠となる統計
- ドライブパリィ：プロフィール 0.7 · 比較対象 1.77
- ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.54
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.4
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 2.7 · 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 2.7 · 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 2.4 · 比較対象 2.33
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 14.2 · 比較対象 12.18
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 14.2 · 比較対象 12.18
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 9.7 · 比較対象 9.75
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：76試合中36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：76試合中36勝
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Luke：68試合中46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 Luke：68試合中46勝
- 対 Ryu：48試合中25勝
- 対 JP：45試合中24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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free