直近の対戦
勝利ランクマッチ
KE
JAKE更新：5 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%Ryu-Taka
Heart of a Dragon
MR 1,546#139,674直近10戦6–4+17直近20戦12–8+35
勝率
53%
39勝 · 34敗 · 保存済み73件
ランクマッチの対戦
73
選択中のモード
勝利
39
ランクマッチ
敗北
34
ランクマッチ
最高MR
1,582
Ken
ランクMR · Ken
ローカル 73 · インポート 0 · グラフ 73 · 保存済み対戦 73
リプレイ未リクエスト
KEJAKE差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Ryu-Taka | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 2.5% | 25.9% | -23.4% | |
| CA | 28.8% | 11.0% | +17.7% | |
| SA3 | 50.0% | 35.8% | +14.2% | |
| SA1 | 18.8% | 27.3% | -8.5% | |
| 画面端での攻め | 8.90 | 13.12 | -4.22 | |
| ドライブガード | 8.9% | 12.7% | -3.9% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 11.70 | 8.95 | +2.75 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 5.3% | 6.8% | -1.5% | |
| 投げ | 1.70 | 2.57 | -0.87 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.84 | -0.74 | |
| 投げ被弾 | 3.00 | 2.26 | +0.74 | |
| ドライブパリィ | 1.20 | 1.89 | -0.69 | |
| 投げ抜け | 1.10 | 0.44 | +0.66 | |
| ドライブアーツ | 15.2% | 14.9% | +0.3% | |
| ドライブインパクト消費 | 1.7% | 1.4% | +0.3% | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.23 | -0.23 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.08 | +0.12 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 38.3% | 38.2% | +0.1% | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.10 | +0.10 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.21 | -0.01 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.19 | +0.01 |
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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Ken · 直近100試合
改善するポイント
守りの判断を見直す
ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.8
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 0.1 · 比較対象 0.8
- ドライブパリィ：プロフィール 1.2 · 比較対象 1.93
- ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.19
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 9.2 · 比較対象 12.91
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 9.2 · 比較対象 12.91
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 11.8 · 比較対象 8.75
ゲージ消費の目的を決める
SA2：プロフィール 2.5% · 比較対象 23.7%
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
- SA2：プロフィール 2.5% · 比較対象 23.7%
- CA：プロフィール 29.1% · 比較対象 10.9%
- SA3：プロフィール 51.9% · 比較対象 36.3%
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 2026/09/08 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Luke：110試合中56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：110試合中56勝
- 対 Akuma：108試合中51勝
- 対 Yasmine：91試合中37勝
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 0.08
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 0.08
近距離のパターンを探る
投げ抜け：プロフィール 1.1 · 比較対象 0.45
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
- 投げ抜け：プロフィール 1.1 · 比較対象 0.45
- 投げ被弾：プロフィール 3 · 比較対象 2.26
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 2026/09/08 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free