直近の対戦
勝利ランクマッチ
LI
KELI更新：1 週間前
CrossPlatform
JapanC100%
CrossPlatformJapanC100%すのぴー
Let's Do This
MR 1,543#139,576直近10戦6–4+13直近20戦11–9+10
勝率
54%
19勝 · 16敗 · 保存済み35件
ランクマッチの対戦
35
選択中のモード
勝利
19
ランクマッチ
敗北
16
ランクマッチ
最高MR
1,552
Lily
ランクMR · Lily
ローカル 35 · インポート 0 · グラフ 35 · 保存済み対戦 35
リプレイ未リクエスト
LIKELI差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | すのぴー | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 15.4% | 25.7% | -10.4% | |
| SA2 | 32.3% | 22.0% | +10.3% | |
| ドライブガード | 4.8% | 12.0% | -7.2% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 37.3% | 31.1% | +6.2% | |
| ドライブインパクト消費 | 7.4% | 2.1% | +5.3% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 0.5% | 5.7% | -5.2% | |
| CA | 12.3% | 8.4% | +3.9% | |
| SA1 | 40.0% | 43.8% | -3.8% | |
| ドライブアーツ | 24.3% | 21.7% | +2.7% | |
| 画面端での攻め | 7.20 | 9.83 | -2.63 | |
| 投げ | 1.70 | 2.61 | -0.91 | |
| ドライブパリィ | 1.30 | 1.96 | -0.66 | |
| ドライブインパクト | 0.80 | 0.25 | +0.55 | |
| 投げ被弾 | 1.80 | 2.32 | -0.52 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.60 | -0.50 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.00 | 10.41 | -0.41 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.48 | -0.38 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.50 | 0.16 | +0.34 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.12 | +0.18 | |
| ドライブリバーサル | 0.50 | 0.33 | +0.17 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.08 | -0.08 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.26 | +0.04 |
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。
Lily · 直近100試合
改善するポイント
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 0.8 · 比較対象 0.26
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 0.8 · 比較対象 0.26
- ドライブインパクト消費：プロフィール 7.4% · 比較対象 2.1%
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成功：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.17
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成功：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.17
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.1
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 0.76
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 0.76
- ドライブパリィ：プロフィール 1.3 · 比較対象 2.05
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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
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 0.8 · 比較対象 0.26
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 0.8 · 比較対象 0.26
- ドライブインパクト消費：プロフィール 7.4% · 比較対象 2.1%
再現性のある反撃機会を探す
パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.17
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成功：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.17
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.1
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 1.7 · 比較対象 2.42
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 1.7 · 比較対象 2.42
- 投げ被弾：プロフィール 1.8 · 比較対象 2.32
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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free