直近の対戦
敗北カスタムルーム
LU
KILU更新：5 日前
Steam
Japanクラブ · NakedOROKAM91%
SteamJapanクラブ · NakedOROKAM91%アイドルタロ子
Fights for Love
MR 1,772#13,354直近10戦4–6-19直近20戦11–9+22
勝率
50%
92勝 · 91敗 · 保存済み183件
ランクマッチの対戦
183
選択中のモード
勝利
92
ランクマッチ
敗北
91
ランクマッチ
最高MR
1,861
Luke
ランクMR · Luke
ローカル 183 · インポート 0 · グラフ 183 · 保存済み対戦 430
リプレイ未リクエスト
LUKILU差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | アイドルタロ子 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 8.5% | 26.0% | -17.6% | |
| SA3 | 42.3% | 34.2% | +8.1% | |
| ドライブアーツ | 10.5% | 16.7% | -6.2% | |
| CA | 14.1% | 9.2% | +4.9% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 13.60 | 8.74 | +4.86 | |
| SA1 | 35.2% | 30.6% | +4.6% | |
| 画面端での攻め | 9.80 | 13.55 | -3.75 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 39.0% | 37.3% | +1.7% | |
| 投げ被弾 | 3.40 | 2.01 | +1.39 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.7% | 7.6% | -0.9% | |
| ドライブインパクト消費 | 2.2% | 1.4% | +0.8% | |
| ドライブパリィ | 2.20 | 1.80 | +0.40 | |
| ドライブガード | 13.6% | 13.2% | +0.4% | |
| 投げ抜け | 0.70 | 0.37 | +0.33 | |
| ジャストパリィ | 0.50 | 0.69 | -0.19 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.40 | 0.22 | +0.18 | |
| ドライブリバーサル | 0.30 | 0.20 | +0.10 | |
| 投げ | 2.50 | 2.43 | +0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| 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 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.19 | +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。
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
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.2
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 0.71
- ドライブパリィ：プロフィール 1.7 · 比較対象 1.82
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 9.7 · 比較対象 14.11
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 9.7 · 比較対象 14.11
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 11.7 · 比較対象 8.66
ゲージ消費の目的を決める
SA3：プロフィール 41.1% · 比較対象 36.2%
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 41.1% · 比較対象 36.2%
- CA：プロフィール 5.6% · 比較対象 10.5%
- ドライブアーツ：プロフィール 13.7% · 比較対象 15.4%
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 2026/09/06 · 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 Luke：168試合中82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 Luke：168試合中82勝
- 対 Ryu：107試合中70勝
- 対 Kimberly：170試合中82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：50試合中28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：50試合中28勝
再現性のある反撃機会を探す
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
統計は調査の手がかりです。その間合いで反撃できると確認済みの行動を探し、見た目だけで隙があると判断しないようにしましょう。
試してみよう対象の行動が出たら確認済みの反撃を試します。相手がその行動をやめたら、無理に狙わず通常の間合い管理に戻りましょう。
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
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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free