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LU
AL更新：1 週間前
Steam
Japanクラブ · SlumStreetC100%
SteamJapanクラブ · SlumStreetC100%Akaie
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—
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ランクMR
ローカル 0 · インポート 0 · グラフ 0 · 保存済み対戦 77
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利用可能
LUALLU差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Akaie | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 13.0% | 30.0% | -17.0% | |
| CA | 26.1% | 9.4% | +16.7% | |
| SA3 | 47.8% | 33.7% | +14.1% | |
| SA2 | 13.0% | 26.9% | -13.8% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 25.8% | 37.0% | -11.1% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 14.3% | 7.7% | +6.5% | |
| ドライブガード | 17.0% | 13.7% | +3.3% | |
| ドライブアーツ | 14.6% | 16.3% | -1.7% | |
| 画面端での攻め | 12.10 | 13.81 | -1.71 | |
| ドライブパリィ | 0.70 | 1.87 | -1.17 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.2% | 1.4% | +0.8% | |
| ジャストパリィ | 0.00 | 0.77 | -0.77 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.10 | 8.85 | +0.25 | |
| 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 | 0.00 | 0.10 | -0.10 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.20 | -0.10 | |
| ドライブリバーサル | 0.30 | 0.22 | +0.08 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.08 | -0.08 | |
| 投げ抜け | 0.40 | 0.46 | -0.06 | |
| 投げ | 2.40 | 2.35 | +0.05 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| 投げ被弾 | 2.10 | 2.11 | -0.01 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.21 | -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。
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 · 比較対象 0.08
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 0.7 · 比較対象 1.8
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
- ドライブパリィ：プロフィール 0.7 · 比較対象 1.8
- ジャストパリィ：プロフィール 0 · 比較対象 0.69
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 0.1 · 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 0.1 · 比較対象 0.19
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.2% · 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 2026/09/07 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro: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：305試合中146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：305試合中146勝
- 対 Akuma：169試合中93勝
- 対 Blanka：112試合中38勝
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 0.7 · 比較対象 1.8
使い慣れた攻めを一度試し、実際の反応を観察します。その結果から次の選択を変え、行動回数から成功率を推測しないようにしましょう。
試してみよう理解している状況で普段の打撃・投げの選択を試します。同じ反応が続く時だけ狙いを絞り、相手が対応したらタイミングを変えるか仕切り直しましょう。
根拠となる統計
- ドライブパリィ：プロフィール 0.7 · 比較対象 1.8
目の前のゲージに合わせる
CA：プロフィール 26.1% · 比較対象 9.2%
対戦中のドライブとスーパーアーツの残量を確認します。プロフィールの使用傾向は検証する材料であり、バーンアウトや確定の隙を予測するものではありません。
試してみよう大きな消費の後は、接近前に双方の選択肢を見直します。統計と異なる使い方をする相手には、実際の状況に合わせましょう。
根拠となる統計
- CA：プロフィール 26.1% · 比較対象 9.2%
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 2026/09/07 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free