直近の対戦
敗北ランクマッチ
LU
RYLU更新：7 日前
Steam
Japanクラブ · kirakirastarsM100%
SteamJapanクラブ · kirakirastarsM100%ねぎとろ
Out-mash Their DP by One
MR 1,623#56,431直近10戦3–7-31直近20戦9–11-6
勝率
52%
33勝 · 31敗 · 保存済み64件
ランクマッチの対戦
64
選択中のモード
勝利
33
ランクマッチ
敗北
31
ランクマッチ
最高MR
1,707
Luke
ランクMR · Luke
ローカル 64 · インポート 0 · グラフ 64 · 保存済み対戦 76
リプレイ未リクエスト
LURYLU差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | ねぎとろ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 9.2% | 26.9% | -17.7% | |
| SA3 | 49.4% | 33.7% | +15.7% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 12.20 | 8.85 | +3.35 | |
| CA | 12.6% | 9.4% | +3.2% | |
| ドライブアーツ | 14.3% | 16.3% | -2.0% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 9.6% | 7.7% | +1.8% | |
| 画面端での攻め | 12.30 | 13.81 | -1.51 | |
| SA1 | 28.7% | 30.0% | -1.3% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 36.3% | 37.0% | -0.7% | |
| 投げ被弾 | 2.70 | 2.11 | +0.59 | |
| ドライブパリィ | 1.40 | 1.87 | -0.47 | |
| 投げ | 1.90 | 2.35 | -0.45 | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.77 | -0.37 | |
| ドライブガード | 14.0% | 13.7% | +0.3% | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.46 | -0.26 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.00 | 0.21 | -0.21 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.2% | 1.4% | -0.2% | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.20 | -0.10 | |
| ドライブリバーサル | 0.30 | 0.22 | +0.08 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.08 | -0.08 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| 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。
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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
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 0.06
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 0.06
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.08
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
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1.2% · 比較対象 1.4%
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 1.9 · 比較対象 2.43
近距離のやり取りを5回確認します。投げの機会、投げの試行、防御の選択を分けて見ましょう。集計回数だけでは正解を判断できません。
試してみよう繰り返す状況で打撃と投げをダミーに記録し、選んだ対応を練習します。実戦でも意識して判断できているか確認しましょう。
根拠となる統計
- 投げ：プロフィール 1.9 · 比較対象 2.43
- 投げ被弾：プロフィール 2.7 · 比較対象 2.01
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 2026/09/07 · 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：158試合中82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：158試合中82勝
- 対 Yasmine：150試合中81勝
- 対 Ryu：141試合中74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：48試合中27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：48試合中27勝
攻める前に守り方を探る
ドライブリバーサル：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.2
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.2
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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free