直近の対戦
敗北ランクマッチ
RY
YA
LU更新：6 日前
Steam
JapanM94%
SteamJapanM94%しんすけ。
Let's Do This
MR 1,969#1,453直近10戦3–7-37直近20戦10–10+2
勝率
51%
48勝 · 46敗 · 保存済み94件
ランクマッチの対戦
94
選択中のモード
勝利
48
ランクマッチ
敗北
46
ランクマッチ
最高MR
2,091
Luke
ランクMR · Luke
ローカル 94 · インポート 0 · グラフ 94 · 保存済み対戦 94
リプレイ未リクエスト
RYYALU差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | しんすけ。 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 5.6% | 26.0% | -20.5% | |
| SA3 | 42.6% | 34.2% | +8.4% | |
| SA1 | 38.9% | 30.6% | +8.2% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 32.4% | 37.3% | -4.9% | |
| CA | 13.0% | 9.2% | +3.8% | |
| ドライブアーツ | 19.7% | 16.7% | +3.1% | |
| ドライブガード | 15.4% | 13.2% | +2.2% | |
| 画面端での攻め | 12.10 | 13.55 | -1.45 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 8.5% | 7.6% | +0.9% | |
| 投げ | 3.20 | 2.43 | +0.77 | |
| ドライブパリィ | 2.50 | 1.80 | +0.70 | |
| 投げ抜け | 0.80 | 0.37 | +0.43 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.69 | -0.39 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.6% | 1.4% | +0.2% | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.20 | -0.20 | |
| 投げ被弾 | 2.20 | 2.01 | +0.19 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.22 | +0.08 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.80 | 8.74 | +0.06 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.19 | +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。
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。
Luke · 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 0.2
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 0.2
- ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.69
- ドライブパリィ：プロフィール 2.5 · 比較対象 1.8
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 0.19
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 0.19
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1.6% · 比較対象 1.4%
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 0.1 · 比較対象 0.06
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 0.1 · 比較対象 0.06
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.08
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 2026/09/08 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
近距離のパターンを探る
投げ抜け：プロフィール 0.8 · 比較対象 0.37
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.8 · 比較対象 0.37
- 投げ：プロフィール 3.2 · 比較対象 2.43
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 0.19
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 0.19
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1.6% · 比較対象 1.4%
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 0.1 · 比較対象 0.06
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 0.1 · 比較対象 0.06
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.08
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 2026/09/08 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free