直近の対戦
勝利ランクマッチ
LU
MALU更新：14 時間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%もずくのもっくん
OGHunt
MR 1,532#167,825直近10戦7–3+32直近20戦12–8+31
勝率
62%
26勝 · 16敗 · 保存済み42件
ランクマッチの対戦
42
選択中のモード
勝利
26
ランクマッチ
敗北
16
ランクマッチ
最高MR
1,577
Luke
ランクMR · Luke
ローカル 42 · インポート 120 · グラフ 122 · 保存済み対戦 42
リプレイ未リクエスト
LUMALU差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | もずくのもっくん | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 4.2% | 26.0% | -21.9% | |
| SA3 | 51.4% | 34.2% | +17.2% | |
| CA | 22.2% | 9.2% | +13.1% | |
| SA1 | 22.2% | 30.6% | -8.4% | |
| 画面端での攻め | 10.90 | 13.55 | -2.65 | |
| ドライブガード | 15.5% | 13.2% | +2.3% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 35.5% | 37.3% | -1.8% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 9.3% | 7.6% | +1.7% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.50 | 8.74 | -1.24 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.4% | 1.4% | +1.0% | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.69 | -0.49 | |
| ドライブパリィ | 2.10 | 1.80 | +0.30 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.06 | +0.24 | |
| 投げ | 2.20 | 2.43 | -0.23 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.20 | -0.20 | |
| スタン成功 | 0.20 | 0.07 | +0.13 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.22 | -0.12 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.19 | +0.11 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.37 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| ドライブアーツ | 16.7% | 16.7% | +0.0% | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| 投げ被弾 | 2.00 | 2.01 | -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。
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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。
Luke · 直近100試合
改善するポイント
守りの判断を見直す
ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.69
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
- ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.69
- ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.2
近距離の選択を振り返る
投げ抜け：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.37
近距離のやり取りを5回確認します。投げの機会、投げの試行、防御の選択を分けて見ましょう。集計回数だけでは正解を判断できません。
試してみよう繰り返す状況で打撃と投げをダミーに記録し、選んだ対応を練習します。実戦でも意識して判断できているか確認しましょう。
根拠となる統計
- 投げ抜け：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.37
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 9.6 · 比較対象 13.55
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 9.6 · 比較対象 13.55
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 8 · 比較対象 8.74
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
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 0.2 · 比較対象 0.06
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 0.2 · 比較対象 0.06
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 1.9 · 比較対象 1.8
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
- ドライブパリィ：プロフィール 1.9 · 比較対象 1.8
- ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.69
目の前のゲージに合わせる
SA2：プロフィール 5.2% · 比較対象 26%
対戦中のドライブとスーパーアーツの残量を確認します。プロフィールの使用傾向は検証する材料であり、バーンアウトや確定の隙を予測するものではありません。
試してみよう大きな消費の後は、接近前に双方の選択肢を見直します。統計と異なる使い方をする相手には、実際の状況に合わせましょう。
根拠となる統計
- SA2：プロフィール 5.2% · 比較対象 26%
- CA：プロフィール 23.4% · 比較対象 9.2%
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