直近の対戦
勝利カジュアル
CH
MACH更新：3 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%油神_マヨ・ラー
Tights Enthusiast
MR 1,517#194,879直近10戦4–1+17直近20戦4–1+17
勝率
80%
4勝 · 1敗 · 保存済み5件
ランクマッチの対戦
5
選択中のモード
勝利
4
ランクマッチ
敗北
1
ランクマッチ
最高MR
1,517
Chun-Li
ランクMR · Chun-Li
ローカル 4 · インポート 0 · グラフ 4 · 保存済み対戦 100
リプレイ未リクエスト
CHMACH差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 油神_マヨ・ラー | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 14.1% | 25.9% | -11.8% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 51.0% | 43.1% | +7.9% | |
| SA2 | 39.7% | 32.6% | +7.2% | |
| ドライブガード | 5.3% | 9.6% | -4.3% | |
| CA | 12.8% | 8.5% | +4.3% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 2.0% | 4.5% | -2.5% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 6.70 | 8.40 | -1.70 | |
| ドライブパリィ | 1.10 | 1.61 | -0.51 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.57 | -0.47 | |
| 投げ被弾 | 2.40 | 1.97 | +0.43 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.9% | 1.5% | +0.4% | |
| SA1 | 33.3% | 33.0% | +0.3% | |
| 投げ | 2.80 | 2.51 | +0.29 | |
| ドライブアーツ | 15.8% | 15.6% | +0.2% | |
| 画面端での攻め | 12.20 | 12.05 | +0.15 | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.35 | -0.15 | |
| ドライブリバーサル | 0.30 | 0.18 | +0.12 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.10 | +0.10 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.17 | +0.03 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.22 | -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。
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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
守りの判断を見直す
投げ抜け：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.4
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.4
- 投げ被弾：プロフィール 2.4 · 比較対象 2.08
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 0.2 · 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 1.9% · 比較対象 1.4%
特定の組み合わせで繰り返す場面を研究する
対 Yasmine：51試合中26勝
引用された対戦成績を、見る映像を選ぶ手がかりにします。複数の敗戦で繰り返す判断を探し、勝った試合とも比較しましょう。
試してみようそのキャラクター相手に繰り返す状況を一つ選び、練習で別の対応を確認します。次の5試合でその判断を記録しましょう。
根拠となる統計
- 対 Yasmine：51試合中26勝
- 対 Akuma：26試合中15勝
- 対 Ken：11試合中8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 2026/09/07 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free
このプレイヤーへの対策
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 2.8 · 比較対象 2.39
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 2.8 · 比較対象 2.39
- 投げ抜け：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.4
- 投げ被弾：プロフィール 2.4 · 比較対象 2.08
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 1.9% · 比較対象 1.4%
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 0.17
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 0.17
- ドライブパリィ：プロフィール 1.1 · 比較対象 1.64
- ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.57
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：nex-agi/nex-n2.5-pro:free