直近の対戦
勝利ランクマッチ
LU
ZALU更新：1 週間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%gaigan92
Let's Do This
MR 1,500#242,855直近10戦7–3+35直近20戦14–6+64
勝率
49%
51勝 · 53敗 · 保存済み104件
ランクマッチの対戦
104
選択中のモード
勝利
51
ランクマッチ
敗北
53
ランクマッチ
最高MR
1,554
Luke
ランクMR · Luke
ローカル 104 · インポート 0 · グラフ 104 · 保存済み対戦 104
リプレイ未リクエスト
LUZALU差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | gaigan92 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 3.9% | 26.9% | -22.9% | |
| SA1 | 52.6% | 30.0% | +22.6% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 49.3% | 37.0% | +12.3% | |
| ドライブアーツ | 9.2% | 16.3% | -7.1% | |
| CA | 15.8% | 9.4% | +6.4% | |
| SA3 | 27.6% | 33.7% | -6.1% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 4.0% | 7.7% | -3.8% | |
| ドライブガード | 10.3% | 13.7% | -3.4% | |
| 画面端での攻め | 11.00 | 13.81 | -2.81 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 11.40 | 8.85 | +2.55 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.8% | 1.4% | +1.4% | |
| 投げ被弾 | 3.20 | 2.11 | +1.09 | |
| ドライブパリィ | 2.40 | 1.87 | +0.53 | |
| 投げ | 2.80 | 2.35 | +0.45 | |
| 投げ抜け | 0.90 | 0.46 | +0.44 | |
| ジャストパリィ | 0.50 | 0.77 | -0.27 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.20 | +0.20 | |
| スタン被弾 | 0.20 | 0.07 | +0.13 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.21 | -0.11 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.10 | +0.10 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| ドライブリバーサル | 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。
Luke · 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 0.06
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 0.06
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.08
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 0.19
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 0.4 · 比較対象 0.19
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.8% · 比較対象 1.4%
近距離の選択を振り返る
投げ抜け：プロフィール 0.9 · 比較対象 0.37
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 0.9 · 比較対象 0.37
- 投げ被弾：プロフィール 3.2 · 比較対象 2.01
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 0.4 · 比較対象 0.19
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 0.4 · 比較対象 0.19
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.8% · 比較対象 1.4%
近距離のパターンを探る
投げ抜け：プロフィール 0.9 · 比較対象 0.37
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.9 · 比較対象 0.37
- 投げ被弾：プロフィール 3.2 · 比較対象 2.01
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Yasmine：349試合中170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 Yasmine：349試合中170勝
- 対 Terry：33試合中12勝
- 対 Ed：11試合中6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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free