直近の対戦
勝利ランクマッチ
CH
RYCH更新：1 週間前
Steam
BangladeshM100%
SteamBangladeshM100%もちもちきなこもち
Let's Do This
MR 1,592#92,640直近10戦4–6-13直近20戦10–100
勝率
49%
82勝 · 85敗 · 保存済み167件
ランクマッチの対戦
167
選択中のモード
勝利
82
ランクマッチ
敗北
85
ランクマッチ
最高MR
1,687
Chun-Li
ランクMR · Chun-Li
ローカル 167 · インポート 0 · グラフ 167 · 保存済み対戦 167
リプレイ未リクエスト
CHRYCH差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | もちもちきなこもち | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 38.9% | 31.7% | +7.1% | |
| SA3 | 22.2% | 26.2% | -4.0% | |
| SA1 | 31.5% | 34.5% | -3.0% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 42.7% | 40.1% | +2.6% | |
| ドライブガード | 8.2% | 10.2% | -2.0% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 3.2% | 5.0% | -1.8% | |
| 画面端での攻め | 12.20 | 11.27 | +0.93 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.8% | 1.4% | +0.4% | |
| ドライブアーツ | 17.2% | 16.9% | +0.3% | |
| 投げ | 2.10 | 2.39 | -0.29 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.30 | 9.57 | -0.27 | |
| CA | 7.4% | 7.6% | -0.2% | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.40 | -0.10 | |
| 投げ被弾 | 2.00 | 2.08 | -0.08 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.17 | -0.07 | |
| ジャストパリィ | 0.50 | 0.57 | -0.07 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.16 | -0.06 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| ドライブパリィ | 1.60 | 1.64 | -0.04 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.22 | -0.02 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.09 | +0.01 | |
| 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。
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。
Chun-Li · 直近100試合
改善するポイント
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 0.16
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 0.1 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1.8% · 比較対象 1.4%
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.17
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.17
- ドライブパリィ：プロフィール 1.6 · 比較対象 1.64
- ジャストパリィ：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.57
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 12.2 · 比較対象 11.27
画面端に追い込まれた場面を5回確認します。最後の脱出だけでなく、その前に位置を失った判断を探し、端攻めに成功した場面も比べましょう。
試してみよう繰り返す位置関係を練習で再現し、普段の対応と隙を抑えた選択を比較します。次の対戦で端に追い込まれる頻度が変わるか確認しましょう。
根拠となる統計
- 画面端での攻め：プロフィール 12.2 · 比較対象 11.27
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 9.3 · 比較対象 9.57
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 2026/09/05 · 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 Char 253：958試合中479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 Char 253：958試合中479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：100試合中57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：100試合中57勝
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 0.1 · 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 0.1 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1.8% · 比較対象 1.4%
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 2026/09/05 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free