直近の対戦
勝利ランクマッチ
C.
RYC.更新：6 時間前
Steam
OtherC100%
SteamOtherC100%R-So-Bo 一U一
Flowing Elegance
LP 21,096直近10戦6–4直近20戦9–11
勝率
58%
115勝 · 84敗 · 保存済み199件
ランクマッチの対戦
199
選択中のモード
勝利
115
ランクマッチ
敗北
84
ランクマッチ
最高LP
21,185
C. Viper
ランクLP · C. Viper
このキャラクターのLP推移
リプレイ未リクエスト
C.RYC.差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | R-So-Bo 一U一 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 61.8% | 40.4% | +21.4% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 0.0% | 18.1% | -18.1% | |
| ドライブアーツ | 5.8% | 22.2% | -16.4% | |
| SA2 | 7.3% | 22.2% | -14.9% | |
| ドライブインパクト消費 | 8.7% | 1.7% | +7.0% | |
| 画面端での攻め | 4.20 | 10.80 | -6.60 | |
| ドライブガード | 8.6% | 14.7% | -6.1% | |
| SA3 | 25.5% | 29.7% | -4.2% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 3.4% | 7.3% | -3.8% | |
| CA | 5.5% | 7.7% | -2.3% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 6.90 | 8.60 | -1.70 | |
| 投げ | 0.70 | 2.29 | -1.59 | |
| ドライブパリィ | 0.70 | 1.55 | -0.85 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.71 | -0.61 | |
| 投げ被弾 | 2.60 | 2.20 | +0.40 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.49 | -0.39 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.17 | +0.23 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.08 | +0.22 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.10 | +0.20 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.24 | -0.14 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.21 | -0.11 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.03 | -0.03 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.07 | +0.03 |
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。
C. Viper · 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 0.3 · 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 0.3 · 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 0.09
ゲージ消費の目的を決める
ドライブアーツ：プロフィール 7.6% · 比較対象 23.2%
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
- ドライブアーツ：プロフィール 7.6% · 比較対象 23.2%
- SA3：プロフィール 20.4% · 比較対象 26.8%
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 4.5 · 比較対象 11.07
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 4.5 · 比較対象 11.07
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 8.2 · 比較対象 8.66
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 2026/09/05 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Ryu：68試合中24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 Ryu：68試合中24勝
- 対 Jamie：49試合中30勝
- 対 Zangief：47試合中23勝
継続する傾向と単発のミスを分ける
保存済みの直近ランクマッチ：64試合中38勝
複数の直近試合で勝ちと負けを比べます。印象的な一度のミスより、繰り返す状況を中心に準備しましょう。
試してみよう最初のラウンドで仮説を一つ確認します。繰り返すなら準備した調整を行い、違うならその仮説を捨てて新しい傾向を観察しましょう。
根拠となる統計
- 保存済みの直近ランクマッチ：64試合中38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 2026/09/05 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free