直近の対戦
勝利ランクマッチ
RY
AK
CH更新：4 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%ひろたゆ
Let's Do This
MR 1,340#560,306直近10戦5–5直近20戦12–8
勝率
54%
51勝 · 43敗 · 保存済み94件
ランクマッチの対戦
94
選択中のモード
勝利
51
ランクマッチ
敗北
43
ランクマッチ
最高MR
1,357
Chun-Li
ランクMR · Chun-Li
ローカル 50 · インポート 0 · グラフ 50 · 保存済み対戦 111
リプレイ未リクエスト
RYAKCH差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | ひろたゆ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 8.8% | 31.7% | -22.9% | |
| SA1 | 52.9% | 34.5% | +18.5% | |
| ドライブインパクト消費 | 6.7% | 1.4% | +5.2% | |
| 画面端での攻め | 6.50 | 11.27 | -4.77 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 44.0% | 40.1% | +3.9% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 1.7% | 5.0% | -3.4% | |
| CA | 10.3% | 7.6% | +2.7% | |
| ドライブガード | 7.8% | 10.2% | -2.4% | |
| SA3 | 27.9% | 26.2% | +1.7% | |
| ドライブインパクト | 1.20 | 0.16 | +1.04 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.60 | 9.57 | -0.97 | |
| 投げ被弾 | 2.90 | 2.08 | +0.82 | |
| 投げ | 3.20 | 2.39 | +0.81 | |
| ドライブアーツ | 16.1% | 16.9% | -0.7% | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.80 | 0.10 | +0.70 | |
| 投げ抜け | 0.70 | 0.40 | +0.30 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.09 | +0.21 | |
| ドライブパリィ | 1.80 | 1.64 | +0.16 | |
| ジャストパリィ | 0.70 | 0.57 | +0.13 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.22 | -0.12 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.17 | -0.07 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +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。
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。
Chun-Li · 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 0.7 · 比較対象 0.16
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 0.7 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 4.4% · 比較対象 1.4%
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 3.8 · 比較対象 2.39
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 3.8 · 比較対象 2.39
- 投げ抜け：プロフィール 1.1 · 比較対象 0.4
- 投げ被弾：プロフィール 3.2 · 比較対象 2.08
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 6.3 · 比較対象 11.27
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 6.3 · 比較対象 11.27
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 11 · 比較対象 9.57
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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
ドライブインパクトの傾向を確かめる
ドライブインパクト：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.16
特定の場面でドライブインパクトが繰り返されるか観察します。間合い、硬直、ゲージを考慮し、練習で確認済みの対応を用意しましょう。
試してみよう同じ場面で隙を抑えた動きを試します。インパクトが来たら練習した対応を使い、来なければ通常の方針に戻しましょう。
根拠となる統計
- ドライブインパクト：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 4.4% · 比較対象 1.4%
再現性のある反撃機会を探す
パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.1
統計は調査の手がかりです。その間合いで反撃できると確認済みの行動を探し、見た目だけで隙があると判断しないようにしましょう。
試してみよう対象の行動が出たら確認済みの反撃を試します。相手がその行動をやめたら、無理に狙わず通常の間合い管理に戻りましょう。
根拠となる統計
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.1
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.09
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 3.8 · 比較対象 2.39
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 3.8 · 比較対象 2.39
- 投げ抜け：プロフィール 1.1 · 比較対象 0.4
- 投げ被弾：プロフィール 3.2 · 比較対象 2.08
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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free