直近の対戦
勝利ランクマッチ
LU
RYLU更新：16 時間前
Steam
JapanM100%
SteamJapanM100%CLAIRE
Let's Do This
MR 1,500#257,469直近10戦7–3+32直近20戦13–7+47
勝率
49%
80勝 · 83敗 · 保存済み163件
ランクマッチの対戦
163
選択中のモード
勝利
80
ランクマッチ
敗北
83
ランクマッチ
最高MR
1,529
Luke
ランクMR · Luke
ローカル 163 · インポート 78 · グラフ 174 · 保存済み対戦 173
リプレイ未リクエスト
LURYLU差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | CLAIRE | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 11.0% | 26.0% | -15.1% | |
| CA | 19.2% | 9.2% | +10.0% | |
| ドライブアーツ | 25.4% | 16.7% | +8.8% | |
| ドライブガード | 6.1% | 13.2% | -7.1% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 3.5% | 7.6% | -4.1% | |
| SA1 | 34.2% | 30.6% | +3.6% | |
| ドライブインパクト消費 | 4.9% | 1.4% | +3.5% | |
| 画面端での攻め | 10.10 | 13.55 | -3.45 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 6.00 | 8.74 | -2.74 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 38.9% | 37.3% | +1.6% | |
| SA3 | 35.6% | 34.2% | +1.5% | |
| ドライブパリィ | 0.80 | 1.80 | -1.00 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.69 | -0.59 | |
| 投げ被弾 | 1.70 | 2.01 | -0.31 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.06 | +0.24 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.08 | +0.22 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.19 | +0.21 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.20 | -0.20 | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.37 | -0.17 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| 投げ | 2.40 | 2.43 | -0.03 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.22 | -0.02 |
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。
Luke · 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 0.06
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 0.06
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.08
守りの判断を見直す
ジャストパリィ：プロフィール 0 · 比較対象 0.69
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
- ジャストパリィ：プロフィール 0 · 比較対象 0.69
- ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.2
- 投げ抜け：プロフィール 0 · 比較対象 0.37
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 0.19
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 0.19
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3.4% · 比較対象 1.4%
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：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 0.3 · 比較対象 0.19
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 0.3 · 比較対象 0.19
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3.4% · 比較対象 1.4%
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Ryu：46試合中18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：46試合中18勝
- 対 Ken：33試合中17勝
- 対 Luke：25試合中11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：30試合中14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：30試合中14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：dots-studio/dots-3-note-preview:free