直近の対戦
敗北ランクマッチ
LI
RALI更新：1 週間前
CrossPlatform
Japanクラブ · TanvillageM100%
CrossPlatformJapanクラブ · TanvillageM100%もえひこ
I Don't Crack Under Pressure.
MR 1,626#53,159直近10戦4–6-16直近20戦7–13-48
勝率
50%
78勝 · 79敗 · 保存済み157件
ランクマッチの対戦
157
選択中のモード
勝利
78
ランクマッチ
敗北
79
ランクマッチ
最高MR
1,673
Lily
ランクMR · Lily
ローカル 151 · インポート 0 · グラフ 151 · 保存済み対戦 157
リプレイ未リクエスト
LIRALI差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | もえひこ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブアーツ | 56.7% | 21.7% | +35.1% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 6.4% | 31.1% | -24.7% | |
| SA2 | 9.5% | 22.0% | -12.5% | |
| SA3 | 36.5% | 25.7% | +10.8% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 1.0% | 5.7% | -4.7% | |
| SA1 | 48.4% | 43.8% | +4.6% | |
| CA | 5.6% | 8.4% | -2.9% | |
| ドライブインパクト消費 | 4.9% | 2.1% | +2.9% | |
| ドライブガード | 9.3% | 12.0% | -2.6% | |
| 画面端での攻め | 7.60 | 9.83 | -2.23 | |
| ドライブパリィ | 3.20 | 1.96 | +1.24 | |
| ドライブリバーサル | 0.90 | 0.33 | +0.57 | |
| 投げ被弾 | 1.90 | 2.32 | -0.42 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.80 | 10.41 | +0.39 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.50 | 0.12 | +0.38 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.60 | -0.30 | |
| ドライブインパクト | 0.50 | 0.25 | +0.25 | |
| 投げ | 2.40 | 2.61 | -0.21 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.16 | +0.14 | |
| 投げ抜け | 0.60 | 0.48 | +0.12 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.08 | -0.08 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.26 | +0.04 |
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。
Lily · 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 0.5 · 比較対象 0.1
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 0.5 · 比較対象 0.1
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.17
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 0.9 · 比較対象 0.33
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.9 · 比較対象 0.33
- ドライブパリィ：プロフィール 3.2 · 比較対象 2.05
- ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.76
ゲージ消費の目的を決める
ドライブアーツ：プロフィール 56.7% · 比較対象 23.7%
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
- ドライブアーツ：プロフィール 56.7% · 比較対象 23.7%
- SA1：プロフィール 48.4% · 比較対象 46.5%
- SA3：プロフィール 36.5% · 比較対象 24.4%
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 2026/09/06 · 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：103試合中52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：103試合中52勝
- 対 Ed：112試合中70勝
- 対 Ken：95試合中42勝
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：100試合中49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：100試合中49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 0.5 · 比較対象 0.26
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 0.5 · 比較対象 0.26
- ドライブインパクト消費：プロフィール 4.9% · 比較対象 2.1%
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