直近の対戦
勝利カジュアル
RY
M.RY更新：1 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%むせんまい
Fun Comes First!
MR 1,566#122,327直近10戦7–3+28直近20戦8–4+29
勝率
67%
8勝 · 4敗 · 保存済み12件
ランクマッチの対戦
12
選択中のモード
勝利
8
ランクマッチ
敗北
4
ランクマッチ
最高MR
1,580
Ryu
ランクMR · Ryu
ローカル 12 · インポート 0 · グラフ 12 · 保存済み対戦 144
リプレイ未リクエスト
RYM.RY差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | むせんまい | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 45.3% | 35.4% | +9.9% | |
| SA2 | 10.9% | 20.3% | -9.3% | |
| SA1 | 28.1% | 34.9% | -6.8% | |
| CA | 15.6% | 9.4% | +6.2% | |
| ドライブインパクト消費 | 5.8% | 1.1% | +4.6% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 2.7% | 6.4% | -3.8% | |
| ドライブガード | 8.5% | 11.9% | -3.3% | |
| 画面端での攻め | 9.10 | 10.94 | -1.84 | |
| 投げ | 3.30 | 2.20 | +1.10 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.40 | 8.58 | +0.82 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 35.7% | 36.4% | -0.7% | |
| ドライブアーツ | 19.5% | 18.9% | +0.6% | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.71 | -0.51 | |
| 投げ被弾 | 2.40 | 2.06 | +0.34 | |
| ドライブインパクト | 0.50 | 0.16 | +0.34 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.07 | +0.13 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.08 | +0.12 | |
| ドライブパリィ | 1.80 | 1.69 | +0.11 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.15 | -0.05 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| 投げ抜け | 0.40 | 0.44 | -0.04 | |
| 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。
Ryu · 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 0.2 · 比較対象 0.07
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 0.2 · 比較対象 0.07
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.1
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消費：プロフィール 4.3% · 比較対象 1.4%
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消費：プロフィール 4.3% · 比較対象 1.4%
- ドライブインパクト：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.19
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 1.6 · 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 1.6 · 比較対象 1.8
- ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 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 0.14
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 Luke：67試合中34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：67試合中34勝
- 対 Elena：13試合中3勝
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 4 · 比較対象 2.37
近距離での打撃、投げ、防御の実際の選択を観察します。傾向が見えてから、使い慣れた攻めの一部分だけを変えてみましょう。
試してみよう同じ反応が2回続いたら、その場面で別の選択を試します。相手が反応を変えたら、固定した癖だと思い込まず選択肢を散らしましょう。
根拠となる統計
- 投げ：プロフィール 4 · 比較対象 2.37
- 投げ被弾：プロフィール 2.1 · 比較対象 2.04
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