ほぼAI#love
1,418 Competitive Matches
| K/D | Win% | HS% | ACS | KAST | DDΔ | FB | Clutch | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 全期間 | 1.07 | 50.1% | 17.9% | 211.6 | 71.9% | 10 | 2,812 | 777 |
| V26: A1 | 1.1▲ | 54.5%▲ | 20.1%▲ | 219▲ | 74.2%▲ | 10 | 58▲ | 20▼ |
AI インサイト
分析日: 2026年3月6日 12:00ほぼAI#love は 1,418 試合のコンペティティブ履歴（E3:A2〜V26:A1、27シーズン）を持つ。全体 K/D 1.07・勝率 50.1%・KAST 71.9% と安定した中堅プレイヤーだが、KAST と勝率の相関が r=0.51 と最も強く、生存・トレード意識が勝敗を最も左右する。V25:A3 で勝率 28.6% まで急落した後、V26:A1 では 54.5% まで回復中。Killjoy を軸としたセンチネルプレイが最大の強みで、Gekko@Pearl（勝率93%）は圧倒的な得意ピック。深夜帯（0-6時）は ACS 最高だが勝率最低（45.2%）という矛盾があり、プレイ時間帯の見直しが即効性のある改善策。
深夜帯（0-6時）は ACS 最高なのに勝率最低 45.2%
時間帯別分析で、深夜帯（0-6時 JST, 186試合）は平均 ACS 220.4 と全時間帯で最高にもかかわらず、勝率は 45.2% と最低。午後（12-18時）は ACS 207.7 だが勝率 53.8% で最高。これは深夜帯で個人パフォーマンスは出ているが、チームプレイの質（コミュニケーション、判断力）が低下している可能性を示唆する。疲労による意思決定の質の低下、または深夜帯の対戦相手の質が異なる可能性もある。
- ▸深夜 0 時以降のプレイを極力避け、午後〜夜（12-24時）に集中する
- ▸深夜にプレイする場合は 2-3 試合で切り上げるルールを設定
- ▸深夜帯は AIM 練習やカスタムに充て、ランクは日中に回す
V25:A3 で勝率 28.6% に急落 → V26:A1 で 54.5% に回復中
27シーズンの推移を見ると、E4:A1（66.7%）をピークに勝率は徐々に低下傾向にあった。V25:A3 で 28.6%（35試合）と過去最低を記録し、K/D 0.9・KAST 66.6%・DDΔ -13 と全指標が同時に底を打った。V25:A4 で 54.3% に回復したが A5-A6 で再び 47.6%→39.0% と下降。現在の V26:A1 は 22 試合で 54.5% と持ち直しの兆候がある。V25:A3 の崩壊要因はエージェントプールの分散（Killjoy 以外で低勝率）と DDΔ のマイナス転落が重なったことが大きい。
- ▸得意エージェント（Killjoy, Gekko）に絞ってプレイし勝率を安定させる
- ▸DDΔ がマイナスに転じたら休憩を取るルールを設定する
- ▸V26:A1 の好調を維持するため、50試合までは現在のピックを継続する
KAST↔勝率 r=0.51 — 生存とトレードが勝敗の最大要因
1,418 試合の分析で、KAST（Kill/Assist/Survive/Trade）と勝利の相関が r=0.51 と最も強い。これは「フラグ数よりもラウンドへの貢献度」が勝敗を決めることを意味する。DDΔ（r=0.47）も強い相関を示し、「ダメージで相手を上回る」ことが 2 番目に重要。一方、ACS（r=0.20）やHS%↔K/D（r=0.22）は中程度に留まり、ファーストブラッド（r=0.06）はほぼ無相関。つまり、派手なキルよりも「死なずにチームに貢献し、ダメージ交換で勝つ」プレイスタイルが最も効果的。
- ▸毎ラウンド「生存 or トレード可能なポジション」を意識する
- ▸KAST 75% 以上をラウンドごとの目標に設定
- ▸無理なピークやエントリーを減らし、トレード可能な距離を保つ
Jett@Lotus 勝率 0%、Pearl はほぼ全エージェントで勝率 0%
エージェント×マップ分析で、Jett@Lotus（0/3, ACS 155）、Skye@Pearl（0/3, ACS 177）、Raze@Pearl（0/3, ACS 202）、Viper@Pearl（0/3, ACS 206）が勝率 0%。Pearl はGekko（93%, 13/14）以外のエージェントで極端に勝率が低く、マップ理解の偏りが顕著。Lotus も Jett と Reyna で 0% と、デュエリストでの立ち回りに課題がある。
- ▸Pearl では Gekko を最優先ピックとし、他エージェントでのプレイを避ける
- ▸Lotus では Killjoy or Gekko をピックし、Jett/Reyna は選ばない
- ▸苦手マップ×エージェントの組み合わせをメモしてドッジ判断に活用
KAST 平均 71.9% — 75% 超えがランクアップの分水嶺
全体 KAST は 71.9% で、シーズン別では E4:A1（77.2%, 勝率66.7%）が最高、V25:A3（66.6%, 勝率28.6%）が最低。KAST が 74% 以上のシーズン（E3:A3, E4:A1, E4:A3, E6:A2, V25:A1, V26:A1）は平均勝率 57.8%、74% 未満のシーズンは平均勝率 47.3% と、KAST 74% が勝率 50% の境界線になっている。現在の V26:A1 は KAST 74.2% で境界線上にあり、ここを超えて安定させることが次のステップ。
- ▸毎試合 KAST をチェックし、70% を下回ったらリプレイ確認
- ▸死因分析: 不要なピーク、孤立したポジション、トレード不可能なデスを減らす
- ▸アビリティを使い切ってからデスする意識（特に Killjoy のタレット・ナノスワーム）
E3:A3 で ACS 247 なのに勝率 38.6% — フラグだけでは勝てない
E3:A3 は全シーズン中最高の ACS（247）を記録しながら、勝率はわずか 38.6% と大きく乖離した。同様に ACS↔勝率の相関は r=0.20 と弱く、「キルを取ること」と「試合に勝つこと」は別物であることがデータで明らか。一方、KAST（r=0.51）や DDΔ（r=0.47）は強い相関を持ち、チームへの総合的な貢献度が勝敗を決める。ACS が高くても KAST が低ければ、不必要な撃ち合いでデスしている可能性がある。
- ▸ACS よりも KAST と DDΔ を個人スタッツの指標として重視する
- ▸キル数が多くても死に過ぎている試合はリプレイで原因を分析
- ▸ラウンド後半の生存を意識し、不利な 1vN を避ける
Killjoy が 22/27 シーズンのメインで 160 試合 — センチネル特化が最適
Killjoy は 27 シーズン中 22 シーズンで使用され、総計 160 試合と圧倒的なメインエージェント。Gekko（119試合）、Raze（97試合）、Chamber（94試合）が続く。勝率ではGekko（推定 60%+）とChamber@Breeze（77%）が特に高い。V26:A1 では Clove が 3 試合全勝・ACS 298 と新たな選択肢として浮上。エージェントプールは Killjoy + Gekko を軸に、マップに応じて Chamber/Clove を使い分けるのが最適。
- ▸Killjoy（メイン）+ Gekko（サブ）の 2 エージェント体制を確立
- ▸Breeze では Chamber、Ascent/Split では Clove を練習
- ▸デュエリスト（Jett, Reyna）は勝率が低いため、必要時のみに限定
DDΔ↔勝率 r=0.47 — ダメージ交換で勝つほど試合も勝つ
ダメージデルタ（1ラウンドあたりの与ダメ−被ダメ差）と勝利の相関は r=0.47 で、KAST に次いで 2 番目に強い。DDΔ がプラスのシーズン（E4:A1 +36, E3:A3 +25）は勝率が高く、マイナスのシーズン（V25:A3 -13, E5:A1 -8）は勝率が低い。これは「撃ち合いの質」がチーム全体の結果に直結することを示す。DDΔ を改善するには、有利なポジションからの撃ち合い開始と、不利時の引き判断が重要。
- ▸ラウンド開始時に有利なアングルを確保してから撃ち合う
- ▸DDΔ がマイナスの試合が続いたらエージェントやマップを変える
- ▸アビリティ（Killjoy タレット等）でダメージを稼ぐ意識を持つ
優先練習: KAST 向上 → DDΔ 改善 → 得意ピック固定
データに基づく改善優先順位は明確。1) KAST を 75% 以上に安定させる（勝率と最も強い相関 r=0.51）。生存意識とトレード可能なポジショニングを練習。2) DDΔ をプラスに維持する（r=0.47）。有利なポジションからの撃ち合い開始を習慣化。3) エージェントプールを Killjoy/Gekko/Chamber/Clove の 4 体に絞り、マップごとの最適ピックを固定化。HS% は既に 20% 台で安定しており、ACS よりも上記 3 点の改善が勝率に直結する。
- ▸【毎日】デスマッチ 2 試合 → ヘッドレベル維持 & ピーク練習
- ▸【毎試合】KAST トラッキング。70% 以下の試合は必ず 1 シーン振り返り
- ▸【週 1】苦手マップ（Pearl, Lotus）を Gekko でカスタム練習
- ▸【月 1】シーズン統計を確認し、エージェントプールの調整を判断
K/D は 1.0-1.2 で安定、HS% は 11%→20% と大幅成長
K/D は E4:A1 のピーク 1.4 を除くと 1.0-1.2 のレンジで非常に安定している。一方、HS% は初期 E3:A2 の 12.2% から最新 V26:A1 の 20.1% へと約 8%pt 向上しており、エイム精度の着実な成長が確認できる。E7:A3 で 23.5% のピークを記録した後は 18-21% で安定。ACS は E3:A3 の 247 がピークだが、最近は 200-220 のレンジで推移。K/D が安定しているのにHS%が伸びているのは、ヘッドショットによるワンタップ力が向上している証拠。
- ▸HS% 20% 台を維持しつつ、25% を目標にデスマッチでヘッドレベルを意識
- ▸K/D 1.2 以上を目指すなら、不利な撃ち合いを避けるポジショニング改善が鍵
連勝/連敗の影響なし — メンタルは安定
1,418 試合の連続性を分析した結果、勝利後の次の試合の勝率は 50.7%（360/710）、敗北後は 49.5%（350/707）とほぼ同一。いわゆる「ティルト」や「モメンタム」の影響がデータ上は確認できない。これはメンタル面の強さを示しており、連敗しても冷静にプレイできている。ただし、V25:A3 のように シーズン単位 では大きな波があるため、日単位ではなくシーズン単位での調子の管理が重要。
- ▸連敗時も焦ってプレイスタイルを変えない（データが安定性を証明）
- ▸シーズン単位で勝率をトラッキングし、40% を下回ったらエージェント変更を検討
- ▸1日の試合数に上限を設けて長期的なパフォーマンスを安定させる
Gekko@Pearl 勝率 93%・Clove@Split 80% — 得意ピックを活かせ
エージェント×マップのベストコンボは、Gekko@Pearl（93%, 13/14試合, ACS 208）が圧倒的。Clove@Ascent（83%, 5/6, ACS 255）、Clove@Split（80%, 4/5, ACS 277）、Vyse@Lotus（80%, 4/5, ACS 232）も高勝率。Chamber@Breeze は 77%（23/30, ACS 252）と十分なサンプルで安定した強さを示す。これらの得意ピックをマップローテーションに組み込めば、勝率を効率的に上げられる。
- ▸Pearl→Gekko、Breeze→Chamber、Ascent→Clove をデフォルトピックに設定
- ▸Lotus→Vyse or Gekko、Split→Clove を優先
- ▸得意ピックリストをメモしてエージェント選択時に参照する
Act 別統計
パフォーマンス推移
| Act | 試合 | K/D | Win% | KAST | DDΔ | ACS | HS% |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| V26: A1 | 22 | 1.1▲ | 54.5%▲ | 74.2%▲ | 10▲ | 219▲ | 20.1%▼ |
| V25: A6 | 41 | 1.0 | 39.0%▼ | 69.9%▼ | 7▲ | 204▲ | 20.4%▲ |
| V25: A5 | 42 | 1.0▼ | 47.6%▼ | 72.6%▲ | 5▼ | 199▼ | 17.8%▲ |
| V25: A4 | 35 | 1.1▲ | 54.3%▲ | 71.6%▲ | 16▲ | 216▲ | 17.4%▼ |
| V25: A3 | 35 | 0.9▼ | 28.6%▼ | 66.6%▼ | -13▼ | 198▼ | 18.7%▼ |
| V25: A2 | 30 | 1.1▼ | 50.0%▼ | 72.7%▼ | 7▼ | 207▼ | 19.8%▲ |
| V25: A1 | 69 | 1.2▲ | 58.0%▲ | 74.3%▲ | 19▲ | 225▲ | 18.9%▼ |
| E9: A3 | 153 | 1.1 | 49.0%▲ | 73.1%▲ | 11▼ | 219▲ | 19.9%▼ |
| E9: A2 | 105 | 1.1▲ | 48.6%▲ | 72.1%▲ | 18▲ | 213▲ | 20.6%▲ |
| E9: A1 | 89 | 1.0▼ | 47.2%▼ | 70.5%▼ | 7▲ | 205▼ | 19.3%▼ |
| E8: A3 | 86 | 1.1▲ | 47.7%▼ | 72.3%▲ | 6▲ | 207▲ | 20.2%▲ |
| E8: A2 | 58 | 1.0 | 48.3%▼ | 70.0%▼ | 0▼ | 192▼ | 18.7%▼ |
| E8: A1 | 82 | 1.0 | 56.1%▲ | 70.3%▲ | 8▲ | 205▲ | 21.3%▼ |
| E7: A3 | 47 | 1.0▼ | 46.8%▼ | 69.6%▼ | 1▼ | 196▼ | 23.5%▲ |
| E7: A2 | 27 | 1.2▲ | 63.0%▲ | 73.9%▲ | 19▲ | 210▲ | 21.7%▲ |
| E7: A1 | 87 | 1.0▼ | 44.8%▼ | 73.8%▼ | 3▼ | 204▼ | 17.6%▼ |
| E6: A3 | 44 | 1.1▼ | 63.6%▲ | 74.3%▼ | 18▲ | 220▼ | 18.1%▲ |
| E6: A2 | 30 | 1.2▲ | 46.7%▼ | 75.4%▲ | 17▲ | 226▲ | 17.3%▲ |
| E6: A1 | 90 | 1.0▼ | 48.9%▼ | 70.7%▼ | 4▼ | 197▼ | 16.2%▲ |
| E5: A3 | 42 | 1.1▲ | 61.9%▲ | 72.4%▼ | 12▲ | 202▼ | 14.3%▼ |
| E5: A2 | 5 | 1.0▲ | 60.0%▲ | 73.2% | 10▲ | 214▲ | 16.0%▲ |
| E5: A1 | 9 | 0.9▼ | 55.6%▼ | 73.2%▼ | -8▼ | 175▼ | 14.8%▲ |
| E4: A3 | 49 | 1.1▼ | 61.2%▲ | 76.0%▲ | 16▼ | 221▼ | 12.1%▼ |
| E4: A2 | 61 | 1.2▼ | 52.5%▼ | 72.8%▼ | 19▼ | 236▼ | 13.9%▲ |
| E4: A1 | 12 | 1.4▲ | 66.7%▲ | 77.2%▲ | 36▲ | 239▼ | 12.8%▲ |
| E3: A3 | 44 | 1.2 | 38.6%▼ | 74.5%▲ | 25▲ | 247▲ | 11.0%▼ |
| E3: A2 | 24 | 1.2 | 45.8% | 69.6% | 20 | 234 | 12.2% |