直近の対戦
勝利ランクマッチ
CH
ELCH更新：1 日前
Steam
AustraliaC100%
SteamAustraliaC100%chun fun
Hair Buns or Bust
MR 1,863#5,123直近10戦4–6-54直近20戦11–9-70
勝率
68%
312勝 · 143敗 · 保存済み456件
ランクマッチの対戦
456
選択中のモード
勝利
312
ランクマッチ
敗北
143
ランクマッチ
最高MR
2,016
Chun-Li
ランクMR · Chun-Li
ローカル 560 · インポート 0 · グラフ 560 · 保存済み対戦 620
リプレイ未リクエスト
CHELCH差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | chun fun | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 35.2% | 26.2% | +9.0% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 47.0% | 40.1% | +6.9% | |
| SA1 | 28.6% | 34.5% | -5.9% | |
| ドライブアーツ | 20.2% | 16.9% | +3.4% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 6.40 | 9.57 | -3.17 | |
| ドライブインパクト消費 | 4.5% | 1.4% | +3.1% | |
| ドライブガード | 7.7% | 10.2% | -2.5% | |
| CA | 5.7% | 7.6% | -1.9% | |
| SA2 | 30.5% | 31.7% | -1.3% | |
| ドライブパリィ | 0.80 | 1.64 | -0.84 | |
| 画面端での攻め | 10.50 | 11.27 | -0.77 | |
| 投げ被弾 | 1.40 | 2.08 | -0.68 | |
| 投げ | 2.10 | 2.39 | -0.29 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.57 | -0.27 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.16 | +0.24 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.10 | +0.20 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.17 | -0.17 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.22 | -0.12 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.40 | -0.10 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 5.0% | 5.0% | -0.0% |
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。
Chun-Li · 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 0.1 · 比較対象 0.09
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 0.1 · 比較対象 0.09
- 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：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.16
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 0.2 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1.5% · 比較対象 1.4%
近距離の選択を振り返る
投げ被弾：プロフィール 1.8 · 比較対象 2.08
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
- 投げ被弾：プロフィール 1.8 · 比較対象 2.08
- 投げ抜け：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.4
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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free
このプレイヤーへの対策
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 0.2 · 比較対象 0.16
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 0.2 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1.5% · 比較対象 1.4%
再現性のある反撃機会を探す
パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.09
統計は調査の手がかりです。その間合いで反撃できると確認済みの行動を探し、見た目だけで隙があると判断しないようにしましょう。
試してみよう対象の行動が出たら確認済みの反撃を試します。相手がその行動をやめたら、無理に狙わず通常の間合い管理に戻りましょう。
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 0.1 · 比較対象 0.09
- 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
近距離のパターンを探る
投げ被弾：プロフィール 1.8 · 比較対象 2.08
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
- 投げ被弾：プロフィール 1.8 · 比較対象 2.08
- 投げ抜け：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.4
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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free