直近の対戦
敗北ランクマッチ
LU
JALU更新：3 日前
Steam
JapanM100%
SteamJapanM100%Mr.Tatsuo
The Legend Begins
MR 1,460#424,198直近10戦5–50直近20戦13–7+50
勝率
59%
17勝 · 12敗 · 保存済み29件
ランクマッチの対戦
29
選択中のモード
勝利
17
ランクマッチ
敗北
12
ランクマッチ
最高MR
1,475
Luke
ランクMR · Luke
ローカル 29 · インポート 0 · グラフ 29 · 保存済み対戦 43
リプレイ未リクエスト
LUJALU差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Mr.Tatsuo | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 19.5% | 37.0% | -17.5% | |
| CA | 16.4% | 9.4% | +7.0% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 13.7% | 7.7% | +5.9% | |
| ドライブガード | 19.5% | 13.7% | +5.8% | |
| SA2 | 21.3% | 26.9% | -5.6% | |
| 画面端での攻め | 9.50 | 13.81 | -4.31 | |
| SA1 | 27.9% | 30.0% | -2.1% | |
| ドライブインパクト消費 | 2.5% | 1.4% | +1.1% | |
| SA3 | 34.4% | 33.7% | +0.7% | |
| ドライブアーツ | 15.8% | 16.3% | -0.5% | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.77 | -0.37 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.46 | -0.36 | |
| 投げ被弾 | 2.40 | 2.11 | +0.29 | |
| ドライブリバーサル | 0.40 | 0.22 | +0.18 | |
| ドライブパリィ | 2.00 | 1.87 | +0.13 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.20 | +0.10 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.10 | +0.10 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.08 | -0.08 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.80 | 8.85 | -0.05 | |
| 投げ | 2.30 | 2.35 | -0.05 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.21 | -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。
Luke · 直近100試合
改善するポイント
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成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.08
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成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.08
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.06
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 0.17
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 0.17
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2% · 比較対象 1.3%
近距離の選択を振り返る
投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.4
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.4
- 投げ：プロフィール 2.3 · 比較対象 2.57
- 投げ被弾：プロフィール 2.2 · 比較対象 2.04
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 2026/09/06 · 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 253：210試合中109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 253：210試合中109勝
- 対 Ryu：47試合中30勝
- 対 Akuma：26試合中13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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free