直近の対戦
勝利ランクマッチ
M.
LU
LI更新：2 日前
Steam
Otherクラブ · SilverhairLoliM100%
SteamOtherクラブ · SilverhairLoliM100%洛葉みかん@銀髪ロリ
Alluring Mermaid
MR 1,654#44,833直近10戦5–5-2直近20戦10–10+2
勝率
63%
132勝 · 77敗 · 保存済み209件
ランクマッチの対戦
209
選択中のモード
勝利
132
ランクマッチ
敗北
77
ランクマッチ
最高MR
1,654
Lily
ランクMR · Lily
ローカル 61 · インポート 0 · グラフ 61 · 保存済み対戦 237
リプレイ未リクエスト
M.LULI差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 洛葉みかん@銀髪ロリ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 13.4% | 31.1% | -17.7% | |
| ドライブアーツ | 25.8% | 21.7% | +4.1% | |
| SA2 | 18.7% | 22.0% | -3.3% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 8.6% | 5.7% | +2.9% | |
| SA1 | 46.7% | 43.8% | +2.9% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.20 | 10.41 | -2.21 | |
| SA3 | 27.1% | 25.7% | +1.4% | |
| 画面端での攻め | 11.10 | 9.83 | +1.27 | |
| CA | 7.5% | 8.4% | -1.0% | |
| 投げ抜け | 1.40 | 0.48 | +0.92 | |
| ドライブパリィ | 1.10 | 1.96 | -0.86 | |
| 投げ | 3.30 | 2.61 | +0.69 | |
| ドライブリバーサル | 0.90 | 0.33 | +0.57 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.60 | -0.40 | |
| 投げ被弾 | 2.70 | 2.32 | +0.38 | |
| ドライブガード | 12.3% | 12.0% | +0.3% | |
| ドライブインパクト消費 | 2.2% | 2.1% | +0.1% | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.08 | -0.08 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.12 | +0.08 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.25 | +0.05 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.16 | +0.04 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.26 | +0.04 |
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。
Lily · 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被弾：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.1
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 0.2 · 比較対象 0.1
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.17
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 1.1 · 比較対象 2.05
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 1.1 · 比較対象 2.05
- ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.76
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 2026/09/11 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free
このプレイヤーへの対策
攻める前に守り方を探る
ドライブリバーサル：プロフィール 0.9 · 比較対象 0.33
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.9 · 比較対象 0.33
- ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.76
- 投げ抜け：プロフィール 1.4 · 比較対象 0.57
再現性のある反撃機会を探す
パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.1
統計は調査の手がかりです。その間合いで反撃できると確認済みの行動を探し、見た目だけで隙があると判断しないようにしましょう。
試してみよう対象の行動が出たら確認済みの反撃を試します。相手がその行動をやめたら、無理に狙わず通常の間合い管理に戻りましょう。
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 0.2 · 比較対象 0.1
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.17
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 2026/09/11 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free
M. Bison · 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 0.3 · 比較対象 0.2
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 0.3 · 比較対象 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.2% · 比較対象 1.6%
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 1.1 · 比較対象 1.64
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 1.1 · 比較対象 1.64
- ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.67
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.9 · 比較対象 0.27
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 3.3 · 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 3.3 · 比較対象 2.43
- 投げ抜け：プロフィール 1.4 · 比較対象 0.52
- 投げ被弾：プロフィール 2.7 · 比較対象 2.34
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 2026/09/11 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free
このプレイヤーへの対策
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 0.3 · 比較対象 0.2
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 0.3 · 比較対象 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.2% · 比較対象 1.6%
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 1.1 · 比較対象 1.64
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 1.1 · 比較対象 1.64
- ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.67
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.9 · 比較対象 0.27
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 3.3 · 比較対象 2.43
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：プロフィール 3.3 · 比較対象 2.43
- 投げ抜け：プロフィール 1.4 · 比較対象 0.52
- 投げ被弾：プロフィール 2.7 · 比較対象 2.34
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 2026/09/11 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free