直近の対戦
敗北ランクマッチ
RY
CARY更新：5 日前
CrossPlatform
Australiaクラブ · Palestine4EverC100%
CrossPlatformAustraliaクラブ · Palestine4EverC100%mokazzo
Walking Barefoot on Pavement
MR 1,279#581,397直近10戦2–8-17直近20戦4–16-59
勝率
25%
6勝 · 18敗 · 保存済み24件
ランクマッチの対戦
24
選択中のモード
勝利
6
ランクマッチ
敗北
18
ランクマッチ
最高MR
1,338
Ryu
ランクMR · Ryu
ローカル 24 · インポート 0 · グラフ 24 · 保存済み対戦 27
リプレイ未リクエスト
RYCARY差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | mokazzo | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 18.6% | 38.7% | -20.1% | |
| SA2 | 8.7% | 19.3% | -10.6% | |
| SA1 | 43.5% | 34.2% | +9.3% | |
| ドライブガード | 19.8% | 11.3% | +8.5% | |
| ドライブアーツ | 26.3% | 18.8% | +7.4% | |
| 画面端での攻め | 5.60 | 11.48 | -5.88 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 9.7% | 5.8% | +3.9% | |
| SA3 | 40.6% | 37.6% | +3.0% | |
| ドライブインパクト消費 | 3.3% | 1.1% | +2.2% | |
| CA | 7.2% | 8.9% | -1.7% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.10 | 8.74 | -1.64 | |
| ドライブパリィ | 3.00 | 1.71 | +1.29 | |
| 投げ | 1.20 | 2.29 | -1.09 | |
| 投げ被弾 | 1.30 | 2.07 | -0.77 | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.45 | -0.25 | |
| ジャストパリィ | 0.60 | 0.75 | -0.15 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.16 | +0.14 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.07 | +0.13 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.22 | -0.12 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.11 | -0.11 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.07 | +0.03 |
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。
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 0.08
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 1.2 · 比較対象 2.2
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 1.2 · 比較対象 2.2
- 投げ抜け：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.44
- 投げ被弾：プロフィール 1.3 · 比較対象 2.06
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.15
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.15
- ドライブパリィ：プロフィール 3 · 比較対象 1.69
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：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：49試合中21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：49試合中21勝
- 対 Sagat：24試合中2勝
- 対 Yasmine：45試合中13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：nex-agi/nex-n2.5-mini:free