更新:1 週間前SteamJapanC100%

egg.

Let's Do This

None

位36
MR 1,410#500,038
直近10戦6–4+10直近20戦14–6+54
勝率
53%
63勝 · 57敗 · 保存済み120件
ランクマッチの対戦
120
選択中のモード
勝利
63
ランクマッチ
敗北
57
ランクマッチ
最高MR
1,539
Akuma

ランクMR · Luke

ローカル 120 · インポート 0 · グラフ 120 · 保存済み対戦 120

直近の対戦

勝利ランクマッチ

リプレイ未リクエスト
egg. · Akuma
対戦相手 · Alexやきとり

プレイスタイル比較

Lukeの上位30人とプレイ傾向を比較

ベンチマーク更新:2026/09/14 16:27

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。 · データの詳細

egg.のLukeベンチマーク

抽出したLukeの上位30人の平均的なプレイ傾向と比較します。

jazzzzy 2275 · kuromame 2251 · ChrisWong 2223 · watyawacha 2212 · コウキ_ルーク使いの人 2206 · ほか25人

差の絶対値が大きい順23項目
傾向egg.トップ層 トップ層
ドライブラッシュ(キャンセル)21.4%37.0%-15.6%
ドライブアーツ25.2%16.3%+8.8%
SA326.7%33.7%-7.0%
SA233.3%26.9%+6.5%
画面端での攻め10.8013.81-3.01
ドライブラッシュ(パリィ)8.7%7.7%+1.0%
画面端に追い込まれた時間8.108.85-0.75
CA10.0%9.4%+0.6%
ドライブガード14.3%13.7%+0.6%
投げ1.802.35-0.55
ジャストパリィ0.400.77-0.37
投げ抜け0.100.46-0.36
パニッシュカウンター成功0.300.10+0.20
ドライブパリィ1.701.87-0.17
パニッシュカウンター被弾0.200.09+0.11
ドライブインパクト0.300.20+0.10
スタン成功0.000.08-0.08
スタン被弾0.100.07+0.03
ドライブインパクト消費1.4%1.4%+0.0%
ドライブリバーサル0.200.22-0.02
投げ被弾2.102.11-0.01
パリィ中に投げられた回数0.200.21-0.01
SA130.0%30.0%-0.0%
統計を練習に活かす

対戦プラン

直近100試合

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。

Akuma · 直近100試合

改善するポイント

  1. 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 0.3 · 比較対象 0.11
  2. 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 0.21

    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 0.21
  3. 近距離の選択を振り返る

    投げ:プロフィール 1.8 · 比較対象 2.8

    近距離のやり取りを5回確認します。投げの機会、投げの試行、防御の選択を分けて見ましょう。集計回数だけでは正解を判断できません。

    試してみよう

    繰り返す状況で打撃と投げをダミーに記録し、選んだ対応を練習します。実戦でも意識して判断できているか確認しましょう。

    根拠となる統計
    • 投げ:プロフィール 1.8 · 比較対象 2.8
    • 投げ抜け:プロフィール 0.1 · 比較対象 0.4

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 2026/09/08 · AI:nex-agi/nex-n2.5-mini:free

このプレイヤーへの対策

  1. 対戦成績を調査の手がかりにする

    対 Alex:32試合中16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 Alex:32試合中16勝
  2. 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:76試合中44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:76試合中44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 2026/09/08 · AI:nex-agi/nex-n2.5-mini:free

Public data

Public statistics and datasets

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Results in stored match sample

1 row
Wins
63games
Losses
57games
Draws
0games
Games
120games
Win rate (draw = half win)
52.5%
Field definitions 5 fields
Wins
Wins · games. wins
Losses
Losses · games. losses
Draws
Draws · games. draws
Games
Games · games. total
Win rate (draw = half win)
Win rate (draw = half win) · percent. winRate Displayed to two decimal places; JSON retains full precision.

Current saved character ratings

2 rows

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Current saved character ratings. 2 rows on page 1; 2 rows total.
CharacterMRMR pointsLPLP pointsDetails
Luke1,41038,154
Details for Current saved character ratings, row 1
Character ID
2
Akuma1,539123,987
Details for Current saved character ratings, row 2
Character ID
22
Field definitions 4 fields
Character ID
Character ID · identifier. characterId
Character
Character · text. character
MR
Master Rating · MR points. mr
LP
League Points · LP points. lp

Last saved update: .

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プライバシーと保存データ