直近の対戦
敗北ランクマッチ
ZA
YA
RY更新：19 時間前
Steam
OtherC92%
SteamOtherC92%tori10
Let's Do This
LP 19,528直近10戦1–9直近20戦4–16
勝率
32%
21勝 · 45敗 · 保存済み66件
ランクマッチの対戦
66
選択中のモード
勝利
21
ランクマッチ
敗北
45
ランクマッチ
最高LP
20,107
Ryu
ランクLP · Ryu
このキャラクターのLP推移
リプレイ未リクエスト
ZAYARY差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | tori10 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 61.5% | 34.2% | +27.3% | |
| SA3 | 15.4% | 37.6% | -22.2% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 23.3% | 38.7% | -15.4% | |
| ドライブインパクト消費 | 11.6% | 1.1% | +10.5% | |
| 画面端での攻め | 4.60 | 11.48 | -6.88 | |
| SA2 | 14.4% | 19.3% | -4.9% | |
| ドライブアーツ | 23.0% | 18.8% | +4.2% | |
| ドライブガード | 9.1% | 11.3% | -2.2% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 4.4% | 5.8% | -1.4% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.70 | 8.74 | +0.96 | |
| ドライブインパクト | 0.90 | 0.16 | +0.74 | |
| ドライブパリィ | 1.00 | 1.71 | -0.71 | |
| 投げ被弾 | 2.70 | 2.07 | +0.63 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.75 | -0.55 | |
| 投げ | 2.80 | 2.29 | +0.51 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.40 | 0.07 | +0.33 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.40 | 0.07 | +0.33 | |
| CA | 8.7% | 8.9% | -0.3% | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.22 | -0.12 | |
| 投げ抜け | 0.40 | 0.45 | -0.05 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.11 | -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。
Ryu · 直近100試合
改善するポイント
勝敗をまたいで判断を比べる
保存済みの直近ランクマッチ：61試合中21勝
保存された直近の試合から2勝と2敗を選び、判断が変わる場面を探します。戦績だけでは結果が変化した理由はわかりません。
試してみよう次の5試合で試す判断を一つ書き出します。勝敗だけで練習を評価せず、実行できたかと何が起きたかを振り返りましょう。
根拠となる統計
- 保存済みの直近ランクマッチ：61試合中21勝
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 0.9 · 比較対象 0.16
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 0.9 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 11.6% · 比較対象 1.1%
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 0.4 · 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 0.4 · 比較対象 0.07
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.08
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 2026/09/14 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free
このプレイヤーへの対策
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：61試合中21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：61試合中21勝
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 0.4 · 比較対象 0.07
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 0.4 · 比較対象 0.07
無理な攻めを避けて位置を取る
画面端での攻め：プロフィール 4.6 · 比較対象 10.94
使い慣れた選択で位置を取れる場面を探します。端に追い込んだ後は、相手が実際にどう脱出しようとするか観察して対応を選びましょう。
試してみよう得意な攻めを一つ試します。同じ脱出が続くならその行動への対応を練習し、守りを変えてくるなら一つの読みに固執しないようにしましょう。
根拠となる統計
- 画面端での攻め：プロフィール 4.6 · 比較対象 10.94
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 9.7 · 比較対象 8.58
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 2026/09/14 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free