直近の対戦
勝利ランクマッチ
CH
M.CH更新：11 時間前
Steam
Otherクラブ · KungFuAcademyC100%
SteamOtherクラブ · KungFuAcademyC100%あらやしき
NEW GENERATION
MR 1,604#84,326直近10戦6–4+21直近20戦13–7+47
勝率
53%
47勝 · 41敗 · 保存済み88件
ランクマッチの対戦
88
選択中のモード
勝利
47
ランクマッチ
敗北
41
ランクマッチ
最高MR
1,604
Chun-Li
ランクMR · Chun-Li
ローカル 88 · インポート 0 · グラフ 88 · 保存済み対戦 136
リプレイ未リクエスト
CHM.CH差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | あらやしき | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 9.6% | 31.7% | -22.1% | |
| SA3 | 48.1% | 26.2% | +21.9% | |
| CA | 17.3% | 7.6% | +9.7% | |
| SA1 | 25.0% | 34.5% | -9.5% | |
| ドライブアーツ | 11.7% | 16.9% | -5.2% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 43.1% | 40.1% | +3.0% | |
| 画面端での攻め | 10.40 | 11.27 | -0.87 | |
| 投げ | 1.80 | 2.39 | -0.59 | |
| ドライブガード | 9.7% | 10.2% | -0.5% | |
| ドライブインパクト消費 | 1.9% | 1.4% | +0.5% | |
| 投げ抜け | 0.80 | 0.40 | +0.40 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.90 | 9.57 | +0.33 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.57 | -0.27 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 4.8% | 5.0% | -0.2% | |
| ドライブパリィ | 1.80 | 1.64 | +0.16 | |
| 投げ被弾 | 2.20 | 2.08 | +0.12 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.10 | +0.10 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.17 | -0.07 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.16 | +0.04 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.22 | -0.02 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.09 | +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。
Chun-Li · 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 0.1
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成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.1
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.09
近距離の選択を振り返る
投げ抜け：プロフィール 0.8 · 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 0.8 · 比較対象 0.4
- 投げ：プロフィール 1.8 · 比較対象 2.39
- 投げ被弾：プロフィール 2.2 · 比較対象 2.08
ゲージ消費の目的を決める
SA3：プロフィール 48.1% · 比較対象 26.2%
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
- SA3：プロフィール 48.1% · 比較対象 26.2%
- CA：プロフィール 17.3% · 比較対象 7.6%
- SA1：プロフィール 25% · 比較対象 34.5%
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 Jamie：20試合中14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 Jamie：20試合中14勝
- 対 Ryu：19試合中10勝
- 対 Yasmine：10試合中7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