直近の対戦
勝利バトルハブ
RY
INRY更新：5 日前
Steam
Japanクラブ · AKB48C100%
SteamJapanクラブ · AKB48C100%かえるん
Because I'm Cute, Obviously!
MR 1,805#8,975直近10戦6–4+15直近20戦12–8+21
勝率
52%
36勝 · 33敗 · 保存済み69件
ランクマッチの対戦
69
選択中のモード
勝利
36
ランクマッチ
敗北
33
ランクマッチ
最高MR
1,805
Ryu
ランクMR · Ryu
ローカル 69 · インポート 0 · グラフ 69 · 保存済み対戦 202
リプレイ未リクエスト
RYINRY差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | かえるん | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 51.6% | 36.4% | +15.1% | |
| SA3 | 50.0% | 35.4% | +14.6% | |
| ドライブアーツ | 10.4% | 18.9% | -8.4% | |
| SA1 | 27.4% | 34.9% | -7.5% | |
| ドライブガード | 6.8% | 11.9% | -5.0% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 1.9% | 6.4% | -4.6% | |
| SA2 | 16.1% | 20.3% | -4.1% | |
| 画面端での攻め | 7.20 | 10.94 | -3.74 | |
| CA | 6.5% | 9.4% | -3.0% | |
| ドライブインパクト消費 | 0.5% | 1.1% | -0.6% | |
| 投げ被弾 | 2.50 | 2.06 | +0.44 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.71 | -0.41 | |
| 投げ | 2.00 | 2.20 | -0.20 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.15 | -0.15 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.21 | -0.11 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.00 | 0.08 | -0.08 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.16 | -0.06 | |
| 投げ抜け | 0.50 | 0.44 | +0.06 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.60 | 8.58 | +0.02 | |
| ドライブパリィ | 1.70 | 1.69 | +0.01 |
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。
Ryu · 直近100試合
改善するポイント
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 2.5 · 比較対象 1.8
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
- ドライブパリィ：プロフィール 2.5 · 比較対象 1.8
- ジャストパリィ：プロフィール 1 · 比較対象 0.69
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.14
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 8.3 · 比較対象 10.81
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 8.3 · 比較対象 10.81
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 11.4 · 比較対象 8.97
ゲージ消費の目的を決める
SA3：プロフィール 59% · 比較対象 35.9%
実際のゲージを見ながら消費判断を5回振り返ります。何を得て、どの選択肢が残ったかを記録しましょう。使用割合だけでは効率を測れません。
試してみよう使い慣れた連係で、ゲージを使う形と温存する形を練習します。結果と残量を比べ、それぞれに適した状況を決めましょう。
根拠となる統計
- SA3：プロフィール 59% · 比較対象 35.9%
- SA1：プロフィール 19.7% · 比較対象 37.2%
- SA2：プロフィール 9.8% · 比較対象 16.8%
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 Ryu：54試合中26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 Ryu：54試合中26勝
- 対 Luke：78試合中58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：23試合中8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：23試合中8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 0.19
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 0.19
- ドライブインパクト消費：プロフィール 0.6% · 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