直近の対戦
勝利ランクマッチ
CH
YACH更新：6 日前
CrossPlatform
JapanC100%
CrossPlatformJapanC100%AMAGIN 0083
It's a Pweasure to Meet You
MR 1,732#17,815直近10戦4–6-21直近20戦12–8+29
勝率
56%
62勝 · 48敗 · 保存済み110件
ランクマッチの対戦
110
選択中のモード
勝利
62
ランクマッチ
敗北
48
ランクマッチ
最高MR
1,732
Chun-Li
ランクMR · Chun-Li
ローカル 110 · インポート 0 · グラフ 110 · 保存済み対戦 110
リプレイ未リクエスト
CHYACH差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | AMAGIN 0083 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 50.0% | 26.2% | +23.8% | |
| SA1 | 17.3% | 34.5% | -17.2% | |
| SA2 | 19.2% | 31.7% | -12.5% | |
| CA | 13.5% | 7.6% | +5.9% | |
| ドライブアーツ | 12.0% | 16.9% | -4.9% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 41.5% | 40.1% | +1.4% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 3.6% | 5.0% | -1.4% | |
| 画面端での攻め | 10.10 | 11.27 | -1.17 | |
| ドライブインパクト消費 | 0.4% | 1.4% | -1.0% | |
| ドライブガード | 9.2% | 10.2% | -1.0% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.50 | 9.57 | +0.93 | |
| 投げ被弾 | 2.60 | 2.08 | +0.52 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.57 | -0.27 | |
| 投げ | 2.60 | 2.39 | +0.21 | |
| 投げ抜け | 0.60 | 0.40 | +0.20 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.00 | 0.10 | -0.10 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.17 | -0.07 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.16 | -0.06 | |
| ドライブパリィ | 1.70 | 1.64 | +0.06 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| 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。
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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 · 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 · 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
ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.57
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 0.3 · 比較対象 0.57
- ドライブパリィ：プロフィール 1.7 · 比較対象 1.64
ゲージ消費の目的を決める
SA3：プロフィール 50% · 比較対象 26.2%
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
- SA3：プロフィール 50% · 比較対象 26.2%
- CA：プロフィール 13.5% · 比較対象 7.6%
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 0.1 · 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 0.1 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 0.4% · 比較対象 1.4%
攻める前に守り方を探る
ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.57
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
- ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.57
- ドライブパリィ：プロフィール 1.7 · 比較対象 1.64
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 2.6 · 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 2.6 · 比較対象 2.39
- 投げ被弾：プロフィール 2.6 · 比較対象 2.08
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 2026/09/08 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free