直近の対戦
敗北ランクマッチ
RY
KIRY更新：2 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%T.D.A2
I Need an E-Tank
MR 1,622#60,478直近10戦5–5-7直近20戦12–8+24
勝率
51%
41勝 · 40敗 · 保存済み81件
ランクマッチの対戦
81
選択中のモード
勝利
41
ランクマッチ
敗北
40
ランクマッチ
最高MR
1,663
Ryu
ランクMR · Ryu
ローカル 81 · インポート 0 · グラフ 81 · 保存済み対戦 81
リプレイ未リクエスト
RYKIRY差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | T.D.A2 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 53.8% | 35.4% | +18.4% | |
| SA2 | 3.8% | 20.3% | -16.4% | |
| SA1 | 26.9% | 34.9% | -8.0% | |
| CA | 15.4% | 9.4% | +6.0% | |
| 画面端での攻め | 6.60 | 10.94 | -4.34 | |
| ドライブアーツ | 14.9% | 18.9% | -4.0% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 40.2% | 36.4% | +3.8% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 3.0% | 6.4% | -3.5% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 11.00 | 8.58 | +2.42 | |
| ドライブパリィ | 3.40 | 1.69 | +1.71 | |
| 投げ被弾 | 2.60 | 2.06 | +0.54 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.6% | 1.1% | +0.4% | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.71 | -0.31 | |
| 投げ抜け | 0.70 | 0.44 | +0.26 | |
| 投げ | 2.00 | 2.20 | -0.20 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.16 | +0.14 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.07 | +0.13 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.08 | +0.12 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.21 | -0.11 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| ドライブリバーサル | 0.20 | 0.15 | +0.05 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| ドライブガード | 11.8% | 11.9% | -0.0% |
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
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 · 比較対象 0.15
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 · 比較対象 0.15
- ドライブパリィ：プロフィール 3 · 比較対象 1.69
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 0.07
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 0.07
- 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
画面端に至る経緯を追う
画面端に追い込まれた時間：プロフィール 10.4 · 比較対象 8.58
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
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 10.4 · 比較対象 8.58
- 画面端での攻め：プロフィール 7.5 · 比較対象 10.94
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-mini: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 Char 253：1,545試合中776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 Char 253：1,545試合中776勝
- 対 Ryu：134試合中66勝
- 対 Yasmine：123試合中53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：31試合中16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：31試合中16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 2026/09/07 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free