直近の対戦
敗北ランクマッチ
LU
CALU更新：7 日前
CrossPlatform
OtherM100%
CrossPlatformOtherM100%六平千塩
Monstrous Hunter
MR 1,578#105,012直近10戦4–6-29直近20戦11–9-1
勝率
54%
26勝 · 22敗 · 保存済み48件
ランクマッチの対戦
48
選択中のモード
勝利
26
ランクマッチ
敗北
22
ランクマッチ
最高MR
1,603
Luke
ランクMR · Luke
ローカル 48 · インポート 0 · グラフ 48 · 保存済み対戦 48
リプレイ未リクエスト
LUCALU差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 六平千塩 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| CA | 23.1% | 9.4% | +13.7% | |
| SA1 | 21.5% | 30.0% | -8.5% | |
| ドライブガード | 9.7% | 13.7% | -4.0% | |
| SA2 | 23.1% | 26.9% | -3.8% | |
| 画面端での攻め | 10.90 | 13.81 | -2.91 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 38.8% | 37.0% | +1.8% | |
| SA3 | 32.3% | 33.7% | -1.4% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.4% | 7.7% | -1.4% | |
| ドライブパリィ | 1.10 | 1.87 | -0.77 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.1% | 1.4% | +0.6% | |
| 投げ被弾 | 1.60 | 2.11 | -0.51 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.77 | -0.47 | |
| 投げ | 2.80 | 2.35 | +0.45 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.30 | 8.85 | +0.45 | |
| ドライブリバーサル | 0.60 | 0.22 | +0.38 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.46 | -0.36 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.20 | +0.10 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.10 | +0.10 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| ドライブアーツ | 16.4% | 16.3% | +0.0% | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.21 | -0.01 | |
| 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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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
近距離の選択を振り返る
投げ抜け：プロフィール 0.1 · 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 0.1 · 比較対象 0.37
- 投げ被弾：プロフィール 1.6 · 比較対象 2.01
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 0.2 · 比較対象 0.08
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 0.2 · 比較対象 0.08
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.06
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 1.1 · 比較対象 1.8
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
- ドライブパリィ：プロフィール 1.1 · 比較対象 1.8
- ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.69
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 2026/09/07 · 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 0.3 · 比較対象 0.19
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 0.3 · 比較対象 0.19
攻める前に守り方を探る
ドライブリバーサル：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.2
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.2
- ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.69
目の前のゲージに合わせる
CA：プロフィール 23.1% · 比較対象 9.2%
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
- CA：プロフィール 23.1% · 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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free