直近の対戦
勝利ランクマッチ
LU
JALU更新：5 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%もっさん
GG
MR 1,501#244,330直近10戦9–1+65直近20戦15–5+79
勝率
57%
37勝 · 28敗 · 保存済み65件
ランクマッチの対戦
65
選択中のモード
勝利
37
ランクマッチ
敗北
28
ランクマッチ
最高MR
1,546
Luke
ランクMR · Luke
ローカル 32 · インポート 0 · グラフ 32 · 保存済み対戦 65
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 | もっさん | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 72.7% | 33.7% | +39.0% | |
| SA1 | 6.1% | 30.0% | -23.9% | |
| SA2 | 3.0% | 26.9% | -23.8% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 51.6% | 37.0% | +14.6% | |
| ドライブアーツ | 4.9% | 16.3% | -11.4% | |
| CA | 18.2% | 9.4% | +8.8% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 4.4% | 7.7% | -3.3% | |
| 画面端での攻め | 11.60 | 13.81 | -2.21 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.50 | 8.85 | -1.35 | |
| ドライブガード | 12.7% | 13.7% | -1.0% | |
| ドライブパリィ | 2.40 | 1.87 | +0.53 | |
| 投げ | 2.80 | 2.35 | +0.45 | |
| 投げ被弾 | 2.50 | 2.11 | +0.39 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.46 | -0.36 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.22 | -0.22 | |
| ジャストパリィ | 0.60 | 0.77 | -0.17 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.3% | 1.4% | -0.1% | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.20 | -0.10 | |
| 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 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.09 | +0.01 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.10 | -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
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 2.4 · 比較対象 1.8
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 2.4 · 比較対象 1.8
- ジャストパリィ：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.69
- ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.2
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
勝敗をまたいで判断を比べる
保存済みの直近ランクマッチ：26試合中15勝
保存された直近の試合から2勝と2敗を選び、判断が変わる場面を探します。戦績だけでは結果が変化した理由はわかりません。
試してみよう次の5試合で試す判断を一つ書き出します。勝敗だけで練習を評価せず、実行できたかと何が起きたかを振り返りましょう。
根拠となる統計
- 保存済みの直近ランクマッチ：26試合中15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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini: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 Yasmine：81試合中40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 Yasmine：81試合中40勝
- 対 Ryu：71試合中47勝
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 2.4 · 比較対象 1.8
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
- ドライブパリィ：プロフィール 2.4 · 比較対象 1.8
- ジャストパリィ：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.69
- ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.2
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：26試合中15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：26試合中15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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free