直近の対戦
敗北ランクマッチ
LU
M.LU更新：7 日前
Steam
Japanクラブ · RyozenFightClubC100%
SteamJapanクラブ · RyozenFightClubC100%アレジラスト20
I Don't Crack Under Pressure.
MR 1,602#83,930直近10戦3–7-31直近20戦11–9+14
勝率
48%
22勝 · 24敗 · 保存済み46件
ランクマッチの対戦
46
選択中のモード
勝利
22
ランクマッチ
敗北
24
ランクマッチ
最高MR
1,605
Luke
ランクMR · Luke
ローカル 46 · インポート 0 · グラフ 46 · 保存済み対戦 78
リプレイ未リクエスト
LUM.LU差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | アレジラスト20 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| CA | 16.7% | 9.4% | +7.2% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 30.0% | 37.0% | -7.0% | |
| SA2 | 20.8% | 26.9% | -6.0% | |
| ドライブアーツ | 19.4% | 16.3% | +3.0% | |
| ドライブガード | 16.5% | 13.7% | +2.8% | |
| SA1 | 27.8% | 30.0% | -2.2% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.40 | 8.85 | -1.45 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 9.1% | 7.7% | +1.4% | |
| SA3 | 34.7% | 33.7% | +1.0% | |
| 投げ | 1.50 | 2.35 | -0.85 | |
| 投げ被弾 | 1.40 | 2.11 | -0.71 | |
| 画面端での攻め | 13.10 | 13.81 | -0.71 | |
| ドライブパリィ | 2.30 | 1.87 | +0.43 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.8% | 1.4% | +0.4% | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.77 | -0.37 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.46 | -0.16 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| ドライブリバーサル | 0.20 | 0.22 | -0.02 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.21 | -0.01 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.09 | +0.01 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.20 | +0.00 | |
| 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。
Luke · 直近100試合
改善するポイント
ゲージ消費の目的を決める
CA：プロフィール 16.7% · 比較対象 9.2%
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
- CA：プロフィール 16.7% · 比較対象 9.2%
- SA3：プロフィール 34.7% · 比較対象 34.2%
- ドライブアーツ：プロフィール 19.4% · 比較対象 16.7%
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 1.5 · 比較対象 2.43
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：プロフィール 1.5 · 比較対象 2.43
- 投げ抜け：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.37
- 投げ被弾：プロフィール 1.4 · 比較対象 2.01
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 0.19
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 0.19
- 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 2026/09/08 · 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 Terry：225試合中157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 Terry：225試合中157勝
- 対 Akuma：82試合中57勝
- 対 M. Bison：60試合中51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：42試合中22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：42試合中22勝
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 2.3 · 比較対象 1.8
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
- ドライブパリィ：プロフィール 2.3 · 比較対象 1.8
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 2026/09/08 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free