直近の対戦
勝利ランクマッチ
RY
ALRY更新：5 時間前
CrossPlatform
JapanC100%
CrossPlatformJapanC100%イチゴオレ
Let's Do This
MR 1,530#172,312直近10戦5–5-3直近20戦13–7+46
勝率
48%
107勝 · 116敗 · 保存済み223件
ランクマッチの対戦
223
選択中のモード
勝利
107
ランクマッチ
敗北
116
ランクマッチ
最高MR
1,594
Ryu
ランクMR · Ryu
ローカル 222 · インポート 46 · グラフ 235 · 保存済み対戦 223
リプレイ未リクエスト
RYALRY差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | イチゴオレ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 66.7% | 35.4% | +31.2% | |
| SA1 | 12.5% | 34.9% | -22.4% | |
| SA2 | 2.1% | 20.3% | -18.2% | |
| CA | 18.8% | 9.4% | +9.3% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 41.7% | 36.4% | +5.3% | |
| ドライブインパクト消費 | 3.9% | 1.1% | +2.7% | |
| 画面端での攻め | 9.00 | 10.94 | -1.94 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 5.6% | 6.4% | -0.8% | |
| 投げ | 3.00 | 2.20 | +0.80 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.80 | 8.58 | -0.78 | |
| ドライブガード | 11.1% | 11.9% | -0.8% | |
| ドライブアーツ | 18.2% | 18.9% | -0.7% | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.71 | -0.41 | |
| 投げ被弾 | 1.80 | 2.06 | -0.26 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.16 | +0.24 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.44 | -0.14 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.07 | +0.13 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.08 | +0.12 | |
| ドライブパリィ | 1.60 | 1.69 | -0.09 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.21 | +0.09 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.15 | -0.05 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.05 | +0.05 |
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 0.1 · 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 0.1 · 比較対象 0.07
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.08
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 3.5 · 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 3.5 · 比較対象 2.2
- 投げ抜け：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.44
ゲージ消費の目的を決める
SA2：プロフィール 3.6% · 比較対象 20.3%
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
- SA2：プロフィール 3.6% · 比較対象 20.3%
- SA3：プロフィール 58.2% · 比較対象 35.4%
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
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 3.5 · 比較対象 2.2
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 3.5 · 比較対象 2.2
- 投げ抜け：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.44
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 1.6% · 比較対象 1.1%
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 0.1 · 比較対象 0.15
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 0.1 · 比較対象 0.15
- ドライブパリィ：プロフィール 1.9 · 比較対象 1.69
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 2026/09/08 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free