直近の対戦
勝利ランクマッチ
LU
SALU更新：1 週間前
Steam
JapanM100%
SteamJapanM100%まちゃる
Fights for Love
MR 1,670#36,830直近10戦6–4+18直近20戦11–9+17
勝率
56%
50勝 · 40敗 · 保存済み90件
ランクマッチの対戦
90
選択中のモード
勝利
50
ランクマッチ
敗北
40
ランクマッチ
最高MR
1,709
Luke
ランクMR · Luke
ローカル 90 · インポート 0 · グラフ 90 · 保存済み対戦 90
リプレイ未リクエスト
LUSALU差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | まちゃる | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 9.7% | 26.9% | -17.2% | |
| SA3 | 47.3% | 33.7% | +13.6% | |
| CA | 19.4% | 9.4% | +9.9% | |
| SA1 | 23.7% | 30.0% | -6.4% | |
| ドライブアーツ | 21.8% | 16.3% | +5.4% | |
| ドライブガード | 10.4% | 13.7% | -3.3% | |
| ドライブインパクト消費 | 4.1% | 1.4% | +2.7% | |
| 画面端での攻め | 11.70 | 13.81 | -2.11 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 35.1% | 37.0% | -1.9% | |
| ドライブパリィ | 0.90 | 1.87 | -0.97 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.60 | 8.85 | +0.75 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.77 | -0.57 | |
| ドライブインパクト | 0.50 | 0.20 | +0.30 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 7.4% | 7.7% | -0.3% | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.40 | 0.10 | +0.30 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.22 | -0.22 | |
| 投げ被弾 | 1.90 | 2.11 | -0.21 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.46 | -0.16 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| 投げ | 2.40 | 2.35 | +0.05 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.21 | -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
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
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 1.82
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 1.82
- ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.71
- ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.2
ゲージ消費の目的を決める
SA2：プロフィール 6.3% · 比較対象 22.5%
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 6.3% · 比較対象 22.5%
- SA1：プロフィール 17.7% · 比較対象 30.7%
- CA：プロフィール 20.3% · 比較対象 10.5%
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 Marisa：46試合中25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 Marisa：46試合中25勝
- 対 Akuma：44試合中25勝
- 対 Jamie：38試合中17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：66試合中36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：66試合中36勝
再現性のある反撃機会を探す
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
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成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.08
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