直近の対戦
勝利ランクマッチ
CH
JPCH更新：24 時間前
Steam
Japanクラブ · NoPonJorneC100%
SteamJapanクラブ · NoPonJorneC100%NocooriaNelmold
Flowing Elegance
MR 1,571#117,886直近10戦8–2+49直近20戦12–8+31
勝率
55%
123勝 · 102敗 · 保存済み225件
ランクマッチの対戦
225
選択中のモード
勝利
123
ランクマッチ
敗北
102
ランクマッチ
最高MR
1,608
Chun-Li
ランクMR · Chun-Li
ローカル 225 · インポート 0 · グラフ 225 · 保存済み対戦 225
リプレイ未リクエスト
CHJPCH差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | NocooriaNelmold | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 9.8% | 34.5% | -24.7% | |
| SA2 | 56.1% | 31.7% | +24.3% | |
| CA | 19.5% | 7.6% | +11.9% | |
| SA3 | 14.6% | 26.2% | -11.6% | |
| ドライブアーツ | 10.4% | 16.9% | -6.5% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.40 | 9.57 | -2.17 | |
| 画面端での攻め | 12.40 | 11.27 | +1.13 | |
| ドライブガード | 10.9% | 10.2% | +0.8% | |
| ドライブインパクト消費 | 2.2% | 1.4% | +0.7% | |
| 投げ | 3.10 | 2.39 | +0.71 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 40.5% | 40.1% | +0.4% | |
| 投げ被弾 | 2.40 | 2.08 | +0.32 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.57 | -0.27 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 5.2% | 5.0% | +0.2% | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.16 | +0.14 | |
| ドライブリバーサル | 0.30 | 0.17 | +0.13 | |
| 投げ抜け | 0.50 | 0.40 | +0.10 | |
| 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 | 0.04 | +0.06 | |
| ドライブパリィ | 1.70 | 1.64 | +0.06 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| 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 |
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。
Chun-Li · 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成功：プロフィール 0.2 · 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成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.1
- 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
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.17
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 0.4 · 比較対象 0.17
- ドライブパリィ：プロフィール 2.1 · 比較対象 1.64
- ジャストパリィ：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.57
ゲージ消費の目的を決める
SA2：プロフィール 61.7% · 比較対象 31.7%
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
- SA2：プロフィール 61.7% · 比較対象 31.7%
- SA3：プロフィール 13.3% · 比較対象 26.2%
- SA1：プロフィール 13.3% · 比較対象 34.5%
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：dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 4.1 · 比較対象 2.39
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：プロフィール 4.1 · 比較対象 2.39
- 投げ抜け：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.4
攻める前に守り方を探る
ドライブリバーサル：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.17
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.17
- ドライブパリィ：プロフィール 2.1 · 比較対象 1.64
- ジャストパリィ：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.57
再現性のある反撃機会を探す
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
統計は調査の手がかりです。その間合いで反撃できると確認済みの行動を探し、見た目だけで隙があると判断しないようにしましょう。
試してみよう対象の行動が出たら確認済みの反撃を試します。相手がその行動をやめたら、無理に狙わず通常の間合い管理に戻りましょう。
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 0.2 · 比較対象 0.1
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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free