直近の対戦
勝利カジュアル
RY
YARY更新：1 日前
Steam
Japanクラブ · mojamojaMojapiC100%
SteamJapanクラブ · mojamojaMojapiC100%シダスケ
Found Someone Stronger
MR 1,582#109,391直近10戦6–4+15直近20戦11–9+15
勝率
47%
27勝 · 30敗 · 保存済み57件
ランクマッチの対戦
57
選択中のモード
勝利
27
ランクマッチ
敗北
30
ランクマッチ
最高MR
1,630
Ryu
ランクMR · Ryu
ローカル 57 · インポート 125 · グラフ 179 · 保存済み対戦 73
リプレイ未リクエスト
RYYARY差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | シダスケ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 1.6% | 20.3% | -18.7% | |
| SA3 | 46.9% | 35.4% | +11.4% | |
| CA | 18.8% | 9.4% | +9.3% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 27.1% | 36.4% | -9.3% | |
| ドライブアーツ | 27.3% | 18.9% | +8.4% | |
| 画面端での攻め | 6.40 | 10.94 | -4.54 | |
| SA1 | 32.8% | 34.9% | -2.1% | |
| ドライブガード | 13.9% | 11.9% | +2.0% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.70 | 8.58 | +1.12 | |
| ドライブパリィ | 2.80 | 1.69 | +1.11 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.1% | 1.1% | +1.0% | |
| 投げ | 1.80 | 2.20 | -0.40 | |
| 投げ抜け | 0.80 | 0.44 | +0.36 | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.71 | -0.31 | |
| スタン被弾 | 0.20 | 0.05 | +0.15 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.15 | -0.15 | |
| 投げ被弾 | 2.20 | 2.06 | +0.14 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.07 | +0.13 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.21 | -0.11 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.16 | +0.04 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.5% | 6.4% | +0.0% | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.08 | +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。
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
勝敗をまたいで判断を比べる
保存済みの直近ランクマッチ：57試合中27勝
保存された直近の試合から2勝と2敗を選び、判断が変わる場面を探します。戦績だけでは結果が変化した理由はわかりません。
試してみよう次の5試合で試す判断を一つ書き出します。勝敗だけで練習を評価せず、実行できたかと何が起きたかを振り返りましょう。
根拠となる統計
- 保存済みの直近ランクマッチ：57試合中27勝
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
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 0.07
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 0.1 · 比較対象 0.07
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-mini:free
このプレイヤーへの対策
近距離のパターンを探る
投げ抜け：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.44
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.44
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-mini:free