直近の対戦
勝利ランクマッチ
RYRYRY更新：7 日前
Steam
JordanC100%
SteamJordanC100%おおくぼ
Let's Do This
MR 1,535#154,782直近10戦5–5+1直近20戦11–9+16
勝率
55%
32勝 · 26敗 · 保存済み58件
ランクマッチの対戦
58
選択中のモード
勝利
32
ランクマッチ
敗北
26
ランクマッチ
最高MR
1,549
Ryu
ランクMR · Ryu
ローカル 58 · インポート 0 · グラフ 58 · 保存済み対戦 67
リプレイ未リクエスト
RYRYRY差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | おおくぼ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| CA | 20.0% | 8.9% | +11.1% | |
| SA2 | 10.9% | 19.3% | -8.4% | |
| SA1 | 27.3% | 34.2% | -6.9% | |
| ドライブアーツ | 13.8% | 18.8% | -5.0% | |
| 画面端での攻め | 6.70 | 11.48 | -4.78 | |
| SA3 | 41.8% | 37.6% | +4.3% | |
| ドライブインパクト消費 | 4.0% | 1.1% | +2.9% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 40.7% | 38.7% | +2.0% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 4.3% | 5.8% | -1.5% | |
| ドライブガード | 10.2% | 11.3% | -1.1% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.30 | 8.74 | -0.44 | |
| 投げ抜け | 0.80 | 0.45 | +0.35 | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.75 | -0.35 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.16 | +0.24 | |
| 投げ被弾 | 2.30 | 2.07 | +0.23 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.07 | +0.23 | |
| ドライブパリィ | 1.90 | 1.71 | +0.19 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.07 | +0.13 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.11 | -0.11 | |
| 投げ | 2.20 | 2.29 | -0.09 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.22 | -0.02 |
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。
Ryu · 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 0.4 · 比較対象 0.16
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 0.4 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 4% · 比較対象 1.1%
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 0.3 · 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成功：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.08
- 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
近距離の選択を振り返る
投げ抜け：プロフィール 0.8 · 比較対象 0.44
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.8 · 比較対象 0.44
- 投げ：プロフィール 2.2 · 比較対象 2.2
- 投げ被弾：プロフィール 2.3 · 比較対象 2.06
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：dots-studio/dots-3-note-preview: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 Alex：35試合中17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：35試合中17勝
- 対 Elena：33試合中5勝
- 対 Ed：16試合中9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：dots-studio/dots-3-note-preview:free