直近の対戦
勝利ランクマッチ
LU
JALU更新：7 日前
CrossPlatform
Japanクラブ · XBOXM77%
CrossPlatformJapanクラブ · XBOXM77%yomo
Shared Destiny
MR 1,701#29,291直近10戦6–4+19直近20戦12–8+34
勝率
58%
44勝 · 32敗 · 保存済み76件
ランクマッチの対戦
76
選択中のモード
勝利
44
ランクマッチ
敗北
32
ランクマッチ
最高MR
1,721
Luke
ランクMR · Luke
ローカル 76 · インポート 0 · グラフ 76 · 保存済み対戦 87
リプレイ未リクエスト
LUJALU差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | yomo | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 9.5% | 26.0% | -16.5% | |
| SA1 | 38.9% | 30.6% | +8.3% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 43.4% | 37.3% | +6.0% | |
| CA | 14.7% | 9.2% | +5.6% | |
| ドライブアーツ | 12.8% | 16.7% | -3.9% | |
| SA3 | 36.8% | 34.2% | +2.7% | |
| 画面端での攻め | 12.10 | 13.55 | -1.45 | |
| ドライブガード | 14.0% | 13.2% | +0.8% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.10 | 8.74 | -0.64 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 8.2% | 7.6% | +0.6% | |
| 投げ | 2.80 | 2.43 | +0.37 | |
| ドライブパリィ | 2.10 | 1.80 | +0.30 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.2% | 1.4% | -0.2% | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.37 | -0.17 | |
| 投げ被弾 | 1.90 | 2.01 | -0.11 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.19 | -0.09 | |
| ジャストパリィ | 0.60 | 0.69 | -0.09 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| 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成功 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| ドライブリバーサル | 0.20 | 0.20 | +0.00 |
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。
Luke · 直近100試合
改善するポイント
ドライブインパクトの目的を明確にする
ドライブインパクト：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.19
ドライブインパクトを5回振り返り、使った状況と結果を記録します。有効な使い方は残し、平均回数に合わせるより失敗の共通点を調べましょう。
試してみようダミーの別スロットにドライブインパクトと通常の攻撃を記録し、混ぜて再生します。現在のゲージ状況で使える対応を見分けて練習しましょう。
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 0.19
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1.2% · 比較対象 1.4%
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 0.06
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 0.06
- 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
投げ抜け：プロフィール 0.2 · 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 0.2 · 比較対象 0.37
- 投げ：プロフィール 2.6 · 比較対象 2.43
- 投げ被弾：プロフィール 1.8 · 比較対象 2.01
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
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Mai：16試合中6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：16試合中6勝
- 対 Ingrid：19試合中10勝
- 対 C. Viper：17試合中10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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free