直近の対戦
敗北ランクマッチ
RY
KERY更新：1 週間前
Steam
Japanクラブ · ChantoRiceC100%
SteamJapanクラブ · ChantoRiceC100%yoda415
Because I'm Cute, Obviously!
MR 1,542#143,438直近10戦4–6-19直近20戦10–10-5
勝率
47%
28勝 · 32敗 · 保存済み60件
ランクマッチの対戦
60
選択中のモード
勝利
28
ランクマッチ
敗北
32
ランクマッチ
最高MR
1,571
Ryu
ランクMR · Ryu
ローカル 60 · インポート 0 · グラフ 60 · 保存済み対戦 102
リプレイ未リクエスト
RYKERY差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | yoda415 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 4.2% | 19.3% | -15.1% | |
| SA3 | 49.3% | 37.6% | +11.7% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 29.7% | 38.7% | -9.0% | |
| CA | 12.7% | 8.9% | +3.7% | |
| 画面端での攻め | 8.00 | 11.48 | -3.48 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.00 | 8.74 | +1.26 | |
| 投げ | 3.10 | 2.29 | +0.81 | |
| ドライブアーツ | 19.4% | 18.8% | +0.6% | |
| SA1 | 33.8% | 34.2% | -0.4% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.2% | 5.8% | +0.3% | |
| 投げ被弾 | 2.40 | 2.07 | +0.33 | |
| ジャストパリィ | 0.50 | 0.75 | -0.25 | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.45 | -0.25 | |
| ドライブインパクト消費 | 0.9% | 1.1% | -0.2% | |
| ドライブパリィ | 1.50 | 1.71 | -0.21 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.40 | 0.22 | +0.18 | |
| ドライブガード | 11.1% | 11.3% | -0.2% | |
| ドライブリバーサル | 0.20 | 0.11 | +0.09 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.16 | -0.06 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.07 | +0.03 |
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。
Ryu · 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 0.9% · 比較対象 1.1%
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 3.1 · 比較対象 2.2
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 3.1 · 比較対象 2.2
- 投げ被弾：プロフィール 2.4 · 比較対象 2.06
勝敗をまたいで判断を比べる
保存済みの直近ランクマッチ：56試合中26勝
保存された直近の試合から2勝と2敗を選び、判断が変わる場面を探します。戦績だけでは結果が変化した理由はわかりません。
試してみよう次の5試合で試す判断を一つ書き出します。勝敗だけで練習を評価せず、実行できたかと何が起きたかを振り返りましょう。
根拠となる統計
- 保存済みの直近ランクマッチ：56試合中26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 2026/09/07 · 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 0.1 · 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 0.9% · 比較対象 1.1%
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 3.1 · 比較対象 2.2
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 3.1 · 比較対象 2.2
- 投げ被弾：プロフィール 2.4 · 比較対象 2.06
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：56試合中26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：56試合中26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 2026/09/07 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free