直近の対戦
勝利ランクマッチ
LU
A.LU更新：11 時間前
Steam
OtherC100%
SteamOtherC100%Techi(C)
Let's Do This
MR 1,372#571,947直近10戦5–5+5直近20戦8–12-23
勝率
45%
170勝 · 205敗 · 保存済み375件
ランクマッチの対戦
375
選択中のモード
勝利
170
ランクマッチ
敗北
205
ランクマッチ
最高MR
1,500
Luke
ランクMR · Luke
ローカル 51 · インポート 0 · グラフ 51 · 保存済み対戦 375
リプレイ未リクエスト
LUA.LU差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Techi(C) | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 51.6% | 30.0% | +21.6% | |
| SA2 | 9.4% | 26.9% | -17.5% | |
| SA3 | 21.9% | 33.7% | -11.8% | |
| ドライブアーツ | 7.9% | 16.3% | -8.5% | |
| CA | 17.2% | 9.4% | +7.8% | |
| ドライブインパクト消費 | 8.7% | 1.4% | +7.3% | |
| ドライブガード | 9.4% | 13.7% | -4.3% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 39.2% | 37.0% | +2.2% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.20 | 8.85 | -1.65 | |
| 画面端での攻め | 12.20 | 13.81 | -1.61 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.8% | 7.7% | -1.0% | |
| ドライブパリィ | 0.90 | 1.87 | -0.97 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.77 | -0.67 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.60 | 0.09 | +0.51 | |
| ドライブインパクト | 0.50 | 0.20 | +0.30 | |
| 投げ | 2.10 | 2.35 | -0.25 | |
| 投げ被弾 | 2.00 | 2.11 | -0.11 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.10 | +0.10 | |
| 投げ抜け | 0.50 | 0.46 | +0.04 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| ドライブリバーサル | 0.20 | 0.22 | -0.02 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.21 | -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。
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。
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 0.6 · 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 0.6 · 比較対象 0.06
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.08
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 0.6 · 比較対象 1.8
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
- ドライブパリィ：プロフィール 0.6 · 比較対象 1.8
- ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.69
特定の組み合わせで繰り返す場面を研究する
対 Akuma：117試合中55勝
引用された対戦成績を、見る映像を選ぶ手がかりにします。複数の敗戦で繰り返す判断を探し、勝った試合とも比較しましょう。
試してみようそのキャラクター相手に繰り返す状況を一つ選び、練習で別の対応を確認します。次の5試合でその判断を記録しましょう。
根拠となる統計
- 対 Akuma：117試合中55勝
- 対 Yasmine：63試合中23勝
- 対 Alex：92試合中45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 2026/09/10 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini: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 Akuma：117試合中55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 Akuma：117試合中55勝
- 対 Yasmine：63試合中23勝
- 対 Alex：92試合中45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：100試合中40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：100試合中40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 2026/09/10 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free