直近の対戦
敗北カスタムルーム
LI
C.LI更新：8 時間前
Steam
JapanM100%
SteamJapanM100%まるまる
Hoh-hoh-hooooh!
LP 11,500直近10戦7–3直近20戦13–7
勝率
62%
58勝 · 36敗 · 保存済み94件
ランクマッチの対戦
94
選択中のモード
勝利
58
ランクマッチ
敗北
36
ランクマッチ
最高LP
11,508
Lily
ランクLP · Lily
このキャラクターのLP推移
リプレイ未リクエスト
LIC.LI差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | まるまる | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 1.7% | 22.0% | -20.3% | |
| SA3 | 43.1% | 25.7% | +17.4% | |
| CA | 24.1% | 8.4% | +15.7% | |
| SA1 | 31.0% | 43.8% | -12.8% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 24.8% | 31.1% | -6.3% | |
| 画面端での攻め | 3.60 | 9.83 | -6.23 | |
| ドライブガード | 6.7% | 12.0% | -5.2% | |
| ドライブパリィ | 0.30 | 1.96 | -1.66 | |
| ドライブアーツ | 22.4% | 21.7% | +0.8% | |
| ジャストパリィ | 0.00 | 0.60 | -0.60 | |
| ドライブリバーサル | 0.90 | 0.33 | +0.57 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 5.2% | 5.7% | -0.5% | |
| 投げ | 2.10 | 2.61 | -0.51 | |
| 投げ抜け | 0.00 | 0.48 | -0.48 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.3% | 2.1% | +0.3% | |
| 投げ被弾 | 2.10 | 2.32 | -0.22 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.12 | +0.18 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.30 | 10.41 | -0.11 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.08 | -0.08 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.26 | -0.06 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.25 | -0.05 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.16 | +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。
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
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.33
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 0.7 · 比較対象 0.33
- ドライブパリィ：プロフィール 0.6 · 比較対象 2.05
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 5.3 · 比較対象 9.47
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 5.3 · 比較対象 9.47
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 7.8 · 比較対象 9.95
ゲージ消費の目的を決める
SA2：プロフィール 4.9% · 比較対象 21%
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 4.9% · 比較対象 21%
- SA3：プロフィール 52.5% · 比較対象 24.4%
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 2026/09/08 · 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 Akuma：10試合中2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 Akuma：10試合中2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 2026/09/08 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free