直近の対戦
勝利カスタムルーム
CA
DE
RY更新：3 時間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%i4coro
Are You Even Trying to Win??
LP 19,480直近10戦4–6直近20戦9–11
勝率
36%
9勝 · 16敗 · 保存済み25件
ランクマッチの対戦
25
選択中のモード
勝利
9
ランクマッチ
敗北
16
ランクマッチ
最高LP
19,861
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
CADERY差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | i4coro | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| CA | 39.3% | 8.9% | +30.3% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 58.1% | 38.7% | +19.4% | |
| SA3 | 19.6% | 37.6% | -17.9% | |
| SA2 | 1.8% | 19.3% | -17.5% | |
| ドライブアーツ | 7.6% | 18.8% | -11.2% | |
| ドライブガード | 4.2% | 11.3% | -7.1% | |
| 画面端での攻め | 6.00 | 11.48 | -5.48 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 0.6% | 5.8% | -5.3% | |
| SA1 | 39.3% | 34.2% | +5.1% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 5.80 | 8.74 | -2.94 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.2% | 1.1% | +1.1% | |
| 投げ | 3.20 | 2.29 | +0.91 | |
| ドライブパリィ | 1.00 | 1.71 | -0.71 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.75 | -0.65 | |
| 投げ被弾 | 2.50 | 2.07 | +0.43 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.07 | +0.23 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.07 | +0.23 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.45 | -0.15 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.16 | +0.14 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.22 | -0.12 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.11 | -0.11 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.06 | -0.06 |
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
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
画面端での攻め：プロフィール 3.8 · 比較対象 10.94
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 3.8 · 比較対象 10.94
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 7.5 · 比較対象 8.58
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 3.1 · 比較対象 2.2
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：プロフィール 3.1 · 比較対象 2.2
- 投げ被弾：プロフィール 3 · 比較対象 2.06
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 2026/09/08 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview: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 0.2 · 比較対象 0.16
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 0.2 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.4% · 比較対象 1.1%
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Mai：156試合中108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 Mai：156試合中108勝
- 対 Dee Jay：106試合中67勝
- 対 Akuma：105試合中21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 2026/09/08 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free