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CH
JUCH更新：6 日前
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Return to the Fujiwara Capital
MR 1,512#201,776勝率
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最高MR
1,512
Chun-Li
ランクMR · Chun-Li
ローカル 0 · インポート 0 · グラフ 0 · 保存済み対戦 100
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リプレイ未リクエスト
CHJUCH差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | minmin | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 21.7% | 31.7% | -10.0% | |
| CA | 15.2% | 7.6% | +7.6% | |
| SA3 | 30.4% | 26.2% | +4.2% | |
| ドライブアーツ | 12.9% | 16.9% | -3.9% | |
| SA1 | 32.6% | 34.5% | -1.9% | |
| ドライブガード | 11.7% | 10.2% | +1.6% | |
| 画面端での攻め | 10.00 | 11.27 | -1.27 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.2% | 5.0% | +1.2% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.70 | 9.57 | -0.87 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 40.9% | 40.1% | +0.8% | |
| 投げ被弾 | 2.70 | 2.08 | +0.62 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.2% | 1.4% | -0.2% | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.40 | -0.10 | |
| 投げ | 2.30 | 2.39 | -0.09 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.17 | -0.07 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| ドライブパリィ | 1.60 | 1.64 | -0.04 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.16 | +0.04 | |
| ジャストパリィ | 0.60 | 0.57 | +0.03 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.22 | -0.02 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.09 | +0.01 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.10 | -0.00 |
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。
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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。
Chun-Li · 直近100試合
改善するポイント
ゲージ消費の目的を決める
CA：プロフィール 15.2% · 比較対象 7.6%
実際のゲージを見ながら消費判断を5回振り返ります。何を得て、どの選択肢が残ったかを記録しましょう。使用割合だけでは効率を測れません。
試してみよう使い慣れた連係で、ゲージを使う形と温存する形を練習します。結果と残量を比べ、それぞれに適した状況を決めましょう。
根拠となる統計
- CA：プロフィール 15.2% · 比較対象 7.6%
- SA2：プロフィール 21.7% · 比較対象 31.7%
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 0.1 · 比較対象 0.09
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 0.1 · 比較対象 0.09
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.1
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 10 · 比較対象 11.27
画面端に追い込まれた場面を5回確認します。最後の脱出だけでなく、その前に位置を失った判断を探し、端攻めに成功した場面も比べましょう。
試してみよう繰り返す位置関係を練習で再現し、普段の対応と隙を抑えた選択を比較します。次の対戦で端に追い込まれる頻度が変わるか確認しましょう。
根拠となる統計
- 画面端での攻め：プロフィール 10 · 比較対象 11.27
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 8.7 · 比較対象 9.57
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 2026/09/09 · 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 Ryu：31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 Ryu：31試合中17勝
- 対 Cammy：15試合中9勝
- 対 Yasmine：17試合中9勝
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 0.2 · 比較対象 0.16
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 0.2 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1.2% · 比較対象 1.4%
近距離のパターンを探る
投げ被弾：プロフィール 2.7 · 比較対象 2.08
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
- 投げ被弾：プロフィール 2.7 · 比較対象 2.08
- 投げ抜け：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.4
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 2026/09/09 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free