直近の対戦
勝利ランクマッチ
CH
TECH更新：11 時間前
Steam
Chinaクラブ · HFUTftgClubC100%
SteamChinaクラブ · HFUTftgClubC100%人之初w
Let's Do This
LP 23,608直近10戦8–2直近20戦15–5
勝率
53%
29勝 · 26敗 · 保存済み55件
ランクマッチの対戦
55
選択中のモード
勝利
29
ランクマッチ
敗北
26
ランクマッチ
最高LP
23,608
Chun-Li
ランクLP · Chun-Li
このキャラクターのLP推移
リプレイ未リクエスト
CHTECH差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 人之初w | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 36.4% | 25.9% | +10.5% | |
| SA2 | 24.2% | 32.6% | -8.3% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 51.0% | 43.1% | +7.8% | |
| ドライブガード | 4.2% | 9.6% | -5.4% | |
| 画面端での攻め | 7.50 | 12.05 | -4.55 | |
| SA1 | 28.8% | 33.0% | -4.2% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 0.9% | 4.5% | -3.6% | |
| CA | 10.6% | 8.5% | +2.1% | |
| 投げ | 1.30 | 2.51 | -1.21 | |
| ドライブアーツ | 16.6% | 15.6% | +1.0% | |
| ドライブパリィ | 1.00 | 1.61 | -0.61 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.1% | 1.5% | +0.6% | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.57 | -0.47 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.35 | -0.25 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.00 | 0.22 | -0.22 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.20 | 8.40 | -0.20 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.18 | -0.18 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.07 | +0.13 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.17 | +0.03 | |
| 投げ被弾 | 2.00 | 1.97 | +0.03 | |
| 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。
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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
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.18
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.18
- ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.57
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 6.8 · 比較対象 12.05
画面端に追い込まれた場面を5回確認します。最後の脱出だけでなく、その前に位置を失った判断を探し、端攻めに成功した場面も比べましょう。
試してみよう繰り返す位置関係を練習で再現し、普段の対応と隙を抑えた選択を比較します。次の対戦で端に追い込まれる頻度が変わるか確認しましょう。
根拠となる統計
- 画面端での攻め：プロフィール 6.8 · 比較対象 12.05
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 8.6 · 比較対象 8.4
ゲージ消費の目的を決める
ドライブガード：プロフィール 3.6% · 比較対象 9.6%
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
- ドライブガード：プロフィール 3.6% · 比較対象 9.6%
- ドライブアーツ：プロフィール 16.3% · 比較対象 15.6%
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 2026/09/15 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
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 0.07
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 0.07
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 0.2 · 比較対象 0.17
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 0.2 · 比較対象 0.17
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.3% · 比較対象 1.5%
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 1.3 · 比較対象 2.51
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 1.3 · 比較対象 2.51
- 投げ被弾：プロフィール 2.3 · 比較対象 1.97
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 2026/09/15 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free