直近の対戦
勝利カスタムルーム
CA
LU
LI更新：20 時間前
Steam
ChinaM100%
SteamChinaM100%AAA林小毅
Let's Do This
MR 1,500#259,153直近10戦8–2直近20戦16–4
勝率
74%
32勝 · 11敗 · 保存済み43件
ランクマッチの対戦
43
選択中のモード
勝利
32
ランクマッチ
敗北
11
ランクマッチ
最高MR
1,500
Lily
ランクMR · Lily
ローカル 2 · インポート 0 · グラフ 2 · 保存済み対戦 101
この期間にはランクMRポイントがまだ十分ありません。
リプレイ未リクエスト
CALULI差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | AAA林小毅 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 73.1% | 43.8% | +29.2% | |
| SA2 | 1.5% | 22.0% | -20.5% | |
| ドライブアーツ | 12.2% | 21.7% | -9.4% | |
| CA | 3.1% | 8.4% | -5.4% | |
| ドライブインパクト消費 | 6.8% | 2.1% | +4.7% | |
| ドライブガード | 7.5% | 12.0% | -4.4% | |
| SA3 | 22.3% | 25.7% | -3.4% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 33.4% | 31.1% | +2.3% | |
| ドライブパリィ | 0.30 | 1.96 | -1.66 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 11.40 | 10.41 | +0.99 | |
| 投げ被弾 | 3.30 | 2.32 | +0.98 | |
| ジャストパリィ | 0.00 | 0.60 | -0.60 | |
| 画面端での攻め | 9.30 | 9.83 | -0.53 | |
| 投げ抜け | 1.00 | 0.48 | +0.52 | |
| 投げ | 2.20 | 2.61 | -0.41 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.0% | 5.7% | +0.4% | |
| ドライブインパクト | 0.60 | 0.25 | +0.35 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.33 | -0.33 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.12 | +0.18 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.26 | -0.16 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.16 | +0.14 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.08 | +0.02 |
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
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 0.6 · 比較対象 0.25
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 0.6 · 比較対象 0.25
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 0.3 · 比較対象 0.12
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 0.3 · 比較対象 0.12
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.16
特定の組み合わせで繰り返す場面を研究する
対 Yasmine：84試合中37勝
引用された対戦成績を、見る映像を選ぶ手がかりにします。複数の敗戦で繰り返す判断を探し、勝った試合とも比較しましょう。
試してみようそのキャラクター相手に繰り返す状況を一つ選び、練習で別の対応を確認します。次の5試合でその判断を記録しましょう。
根拠となる統計
- 対 Yasmine：84試合中37勝
- 対 Ryu：72試合中27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 2026/09/14 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free
このプレイヤーへの対策
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 0.6 · 比較対象 0.25
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 0.6 · 比較対象 0.25
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Yasmine：84試合中37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 Yasmine：84試合中37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 0.3 · 比較対象 0.12
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 0.3 · 比較対象 0.12
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.16
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