直近の対戦
勝利ランクマッチ
LU
JULU更新：2 時間前
CrossPlatform
OtherM54%
CrossPlatformOtherM54%きなこもち
Let's Do This
MR 1,574#116,803直近10戦8–2+44直近20戦13–7+37
勝率
51%
80勝 · 78敗 · 保存済み158件
ランクマッチの対戦
158
選択中のモード
勝利
80
ランクマッチ
敗北
78
ランクマッチ
最高MR
1,576
Luke
ランクMR · Luke
ローカル 84 · インポート 0 · グラフ 84 · 保存済み対戦 158
リプレイ未リクエスト
LUJULU差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | きなこもち | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 17.9% | 26.0% | -8.1% | |
| CA | 16.4% | 9.2% | +7.3% | |
| SA3 | 40.3% | 34.2% | +6.1% | |
| ドライブアーツ | 10.9% | 16.7% | -5.8% | |
| SA1 | 25.4% | 30.6% | -5.3% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 41.2% | 37.3% | +3.9% | |
| 画面端での攻め | 12.40 | 13.55 | -1.15 | |
| ドライブガード | 12.1% | 13.2% | -1.1% | |
| ドライブパリィ | 0.90 | 1.80 | -0.90 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 8.0% | 7.6% | +0.4% | |
| 投げ被弾 | 2.20 | 2.01 | +0.19 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.6% | 1.4% | +0.2% | |
| ジャストパリィ | 0.50 | 0.69 | -0.19 | |
| 投げ | 2.60 | 2.43 | +0.17 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.60 | 8.74 | -0.14 | |
| 投げ抜け | 0.50 | 0.37 | +0.13 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.22 | -0.12 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.08 | +0.12 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.20 | -0.10 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| 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。
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。
Ken · 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 0.3 · 比較対象 0.08
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 0.3 · 比較対象 0.08
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.1
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 0.6 · 比較対象 0.19
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 0.6 · 比較対象 0.19
- ドライブインパクト消費：プロフィール 4.2% · 比較対象 1.4%
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 2026/09/14 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free
このプレイヤーへの対策
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：73試合中32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：73試合中32勝
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Zangief：11試合中1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 Zangief：11試合中1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 2026/09/14 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free