直近の対戦
勝利ランクマッチ
RYRY
GU更新：6 日前
CrossPlatform
Japanクラブ · GuilesOpenBaseC100%
CrossPlatformJapanクラブ · GuilesOpenBaseC100%よろっくん
Let's Do This
MR 1,505#225,859直近10戦5–5-1直近20戦10–10-2
勝率
53%
21勝 · 19敗 · 保存済み40件
ランクマッチの対戦
40
選択中のモード
勝利
21
ランクマッチ
敗北
19
ランクマッチ
最高MR
1,589
Guile
ランクMR · Guile
ローカル 40 · インポート 0 · グラフ 40 · 保存済み対戦 40
リプレイ未リクエスト
RYRYGU差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | よろっくん | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 15.9% | 29.7% | -13.9% | |
| SA2 | 13.7% | 27.1% | -13.4% | |
| SA3 | 30.1% | 20.5% | +9.7% | |
| ドライブアーツ | 25.1% | 17.7% | +7.4% | |
| CA | 12.3% | 5.3% | +7.0% | |
| SA1 | 43.8% | 47.2% | -3.3% | |
| 画面端での攻め | 6.00 | 9.03 | -3.03 | |
| ドライブインパクト消費 | 3.5% | 1.6% | +1.9% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.10 | 9.86 | -1.76 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 10.9% | 9.4% | +1.6% | |
| ドライブガード | 15.9% | 14.7% | +1.2% | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.57 | -0.47 | |
| 投げ | 2.20 | 1.87 | +0.33 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.39 | -0.29 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.21 | -0.21 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.11 | +0.19 | |
| ドライブパリィ | 1.50 | 1.68 | -0.18 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.21 | +0.09 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.12 | +0.08 | |
| 投げ被弾 | 1.90 | 1.97 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.24 | -0.04 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.06 | +0.04 |
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。
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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。
Guile · 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 0.11
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 0.11
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 25.1% · 比較対象 18.5%
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
- ドライブアーツ：プロフィール 25.1% · 比較対象 18.5%
- SA3：プロフィール 30.1% · 比較対象 23.3%
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 6 · 比較対象 9
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 6 · 比較対象 9
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 8.1 · 比較対象 9.84
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
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Luke：46試合中26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：46試合中26勝
- 対 Ryu：58試合中30勝
- 対 Zangief：60試合中35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：29試合中16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：29試合中16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 0.3 · 比較対象 0.11
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 0.3 · 比較対象 0.11
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