直近の対戦
勝利ランクマッチ
RY
CHRY更新：2 時間前
CrossPlatform
OtherC100%
CrossPlatformOtherC100%Fun100
Let's Do This
MR 1,579#115,095直近10戦7–3+23直近20戦12–8+14
勝率
59%
23勝 · 16敗 · 保存済み39件
ランクマッチの対戦
39
選択中のモード
勝利
23
ランクマッチ
敗北
16
ランクマッチ
最高MR
1,579
Ryu
ランクMR · Ryu
ローカル 39 · インポート 0 · グラフ 39 · 保存済み対戦 39
リプレイ未リクエスト
RYCHRY差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Fun100 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 10.5% | 38.7% | -28.1% | |
| SA3 | 63.9% | 37.6% | +26.4% | |
| SA1 | 13.1% | 34.2% | -21.1% | |
| ドライブアーツ | 37.8% | 18.8% | +19.0% | |
| SA2 | 6.6% | 19.3% | -12.7% | |
| CA | 16.4% | 8.9% | +7.5% | |
| 画面端での攻め | 6.00 | 11.48 | -5.48 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 10.0% | 5.8% | +4.1% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 6.00 | 8.74 | -2.74 | |
| ドライブガード | 13.5% | 11.3% | +2.2% | |
| ドライブインパクト消費 | 0.3% | 1.1% | -0.8% | |
| ドライブパリィ | 1.00 | 1.71 | -0.71 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.75 | -0.55 | |
| 投げ | 2.60 | 2.29 | +0.31 | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.45 | -0.25 | |
| 投げ被弾 | 1.90 | 2.07 | -0.17 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.07 | +0.13 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.11 | -0.11 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.16 | -0.06 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| パニッシュカウンター成功 | 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。
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。
Ryu · 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 0.07
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 0.07
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.07
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 1 · 比較対象 1.71
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 1 · 比較対象 1.71
- ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.75
勝敗をまたいで判断を比べる
保存済みの直近ランクマッチ：39試合中23勝
保存された直近の試合から2勝と2敗を選び、判断が変わる場面を探します。戦績だけでは結果が変化した理由はわかりません。
試してみよう次の5試合で試す判断を一つ書き出します。勝敗だけで練習を評価せず、実行できたかと何が起きたかを振り返りましょう。
根拠となる統計
- 保存済みの直近ランクマッチ：39試合中23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 2026/09/16 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free
このプレイヤーへの対策
再現性のある反撃機会を探す
パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.07
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被弾：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.07
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.07
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 0.1 · 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 0.1 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 0.3% · 比較対象 1.1%
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 2.6 · 比較対象 2.29
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 2.6 · 比較対象 2.29
- 投げ抜け：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.45
- 投げ被弾：プロフィール 1.9 · 比較対象 2.07
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 2026/09/16 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free