直近の対戦
勝利ランクマッチ
LI
M.LI更新：4 時間前
Steam
Otherクラブ · ButMiuClubM95%
SteamOtherクラブ · ButMiuClubM95%蛙り蛙り
Let's Do This
MR 1,620#63,775直近10戦6–4+9直近20戦10–10-7
勝率
53%
31勝 · 27敗 · 保存済み58件
ランクマッチの対戦
58
選択中のモード
勝利
31
ランクマッチ
敗北
27
ランクマッチ
最高MR
1,632
Lily
ランクMR · Lily
ローカル 58 · インポート 0 · グラフ 58 · 保存済み対戦 61
利用可能
LIM.LI差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 蛙り蛙り | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 20.0% | 43.8% | -23.8% | |
| SA3 | 44.2% | 25.7% | +18.5% | |
| ドライブアーツ | 10.4% | 21.7% | -11.3% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 42.2% | 31.1% | +11.1% | |
| SA2 | 28.4% | 22.0% | +6.4% | |
| 画面端での攻め | 7.20 | 9.83 | -2.63 | |
| ドライブガード | 10.3% | 12.0% | -1.7% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 4.3% | 5.7% | -1.4% | |
| CA | 7.4% | 8.4% | -1.1% | |
| ドライブインパクト消費 | 2.8% | 2.1% | +0.7% | |
| 投げ | 2.20 | 2.61 | -0.41 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.80 | 10.41 | +0.39 | |
| 投げ被弾 | 2.00 | 2.32 | -0.32 | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.60 | -0.20 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.48 | -0.18 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.25 | +0.15 | |
| ドライブリバーサル | 0.20 | 0.33 | -0.13 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.12 | +0.08 | |
| ドライブパリィ | 1.90 | 1.96 | -0.06 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.16 | +0.04 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.26 | +0.04 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.08 | +0.02 |
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。
Lily · 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 0.4 · 比較対象 0.25
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 0.4 · 比較対象 0.25
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.8% · 比較対象 2.1%
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 1.9 · 比較対象 1.96
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 1.9 · 比較対象 1.96
- ジャストパリィ：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.6
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.33
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 7.2 · 比較対象 9.83
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 7.2 · 比較対象 9.83
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 10.8 · 比較対象 10.41
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 2026/09/14 · 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 Char 253：444試合中227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 Char 253：444試合中227勝
- 対 M. Bison：70試合中26勝
- 対 Ryu：49試合中22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：54試合中29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：54試合中29勝
ドライブインパクトの傾向を確かめる
ドライブインパクト：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.25
特定の場面でドライブインパクトが繰り返されるか観察します。間合い、硬直、ゲージを考慮し、練習で確認済みの対応を用意しましょう。
試してみよう同じ場面で隙を抑えた動きを試します。インパクトが来たら練習した対応を使い、来なければ通常の方針に戻しましょう。
根拠となる統計
- ドライブインパクト：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.25
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.8% · 比較対象 2.1%
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 2026/09/14 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free