直近の対戦
勝利ランクマッチ
A.
LUA.更新：5 時間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%モダンを使わない俺が悪い
You're killing me!
MR 1,420#508,773直近10戦9–1+62直近20戦15–5+81
勝率
56%
136勝 · 107敗 · 保存済み243件
ランクマッチの対戦
243
選択中のモード
勝利
136
ランクマッチ
敗北
107
ランクマッチ
最高MR
1,424
A.K.I.
ランクMR · A.K.I.
ローカル 243 · インポート 1995 · グラフ 2238 · 保存済み対戦 243
リプレイ未リクエスト
A.LUA.差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | モダンを使わない俺が悪い | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 0.0% | 37.8% | -37.8% | |
| SA3 | 65.5% | 30.6% | +34.9% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 0.7% | 23.3% | -22.6% | |
| CA | 27.6% | 9.6% | +18.0% | |
| SA2 | 6.9% | 22.0% | -15.1% | |
| ドライブアーツ | 32.0% | 21.0% | +10.9% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 17.6% | 11.0% | +6.6% | |
| ドライブインパクト消費 | 5.5% | 1.8% | +3.7% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 6.90 | 9.83 | -2.93 | |
| ドライブガード | 19.8% | 17.0% | +2.8% | |
| ドライブパリィ | 0.50 | 1.93 | -1.43 | |
| 画面端での攻め | 12.10 | 11.29 | +0.81 | |
| ジャストパリィ | 0.00 | 0.60 | -0.60 | |
| 投げ抜け | 0.00 | 0.52 | -0.52 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.40 | -0.40 | |
| 投げ被弾 | 2.60 | 2.30 | +0.30 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.40 | 0.11 | +0.29 | |
| ドライブインパクト | 0.50 | 0.24 | +0.26 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.12 | +0.18 | |
| 投げ | 2.20 | 2.34 | -0.14 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.22 | -0.12 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.08 | -0.08 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 |
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
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成功：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.12
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成功：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.12
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.11
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 0.5 · 比較対象 1.93
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 0.5 · 比較対象 1.93
- ジャストパリィ：プロフィール 0 · 比較対象 0.6
- ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.4
ゲージ消費の目的を決める
SA3：プロフィール 65.5% · 比較対象 30.6%
実際のゲージを見ながら消費判断を5回振り返ります。何を得て、どの選択肢が残ったかを記録しましょう。使用割合だけでは効率を測れません。
試してみよう使い慣れた連係で、ゲージを使う形と温存する形を練習します。結果と残量を比べ、それぞれに適した状況を決めましょう。
根拠となる統計
- SA3：プロフィール 65.5% · 比較対象 30.6%
- CA：プロフィール 27.6% · 比較対象 9.6%
- SA2：プロフィール 6.9% · 比較対象 22%
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：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 0.5 · 比較対象 0.24
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 0.5 · 比較対象 0.24
- ドライブインパクト消費：プロフィール 5.5% · 比較対象 1.8%
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 2.2 · 比較対象 2.34
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 2.2 · 比較対象 2.34
- 投げ被弾：プロフィール 2.6 · 比較対象 2.3
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Luke：170試合中95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：170試合中95勝
- 対 Akuma：213試合中88勝
- 対 Ryu：201試合中112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 2026/09/13 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free