Ryu
更新:34 分前SteamSteamJapanJapanC100%

ALBIDA

Pizza Time
ランク 36MR 1,628#59,185
直近10戦5–4+12直近20戦5–4+12
勝率
56%
5勝 · 4敗 · 保存済み9件
ランクマッチの対戦
9
選択中のモード
勝利
5
ランクマッチ
敗北
4
ランクマッチ
最高MR
1,628
Ryu

ランクMR · Ryu

ローカル 9 · インポート 0 · グラフ 9 · 保存済み対戦 117

直近の対戦

敗北バトルハブ

リプレイ未リクエスト
Ryu
ALBIDA · Ryu
Manon
対戦相手 · ManonWTKSKI-1221

プレイスタイル比較

Ryuの上位30人とプレイ傾向を比較

ベンチマーク更新:2026/09/14 13:24

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。 · データの詳細

Ryu
ALBIDAのRyuベンチマーク

抽出したRyuの上位30人の平均的なプレイ傾向と比較します。

Shuto 2303 · Sahara 2231 · Tigger 2230 · hinao 2224 · SDUINJNKPAADQQE 2184 · ほか25人

差の絶対値が大きい順23項目
傾向ALBIDAトップ層 トップ層
SA353.6%37.6%+16.0%
SA23.6%19.3%-15.7%
SA121.4%34.2%-12.8%
CA21.4%8.9%+12.5%
ドライブラッシュ(キャンセル)50.4%38.7%+11.7%
ドライブアーツ7.8%18.8%-11.0%
画面端での攻め5.9011.48-5.58
ドライブガード6.5%11.3%-4.8%
ドライブラッシュ(パリィ)2.8%5.8%-3.0%
画面端に追い込まれた時間10.008.74+1.26
ドライブインパクト消費1.9%1.1%+0.8%
投げ1.502.29-0.79
ジャストパリィ0.300.75-0.45
ドライブパリィ1.301.71-0.41
パニッシュカウンター成功0.200.07+0.13
パニッシュカウンター被弾0.200.07+0.13
ドライブリバーサル0.000.11-0.11
投げ被弾2.002.07-0.07
スタン被弾0.000.06-0.06
投げ抜け0.500.45+0.05
スタン成功0.100.06+0.04
ドライブインパクト0.200.16+0.04
パリィ中に投げられた回数0.200.22-0.02
統計を練習に活かす

対戦プラン

直近100試合

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

  1. 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 · 比較対象 0.08

    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 · 比較対象 0.08
  2. 守りの判断を見直す

    ドライブパリィ:プロフィール 1.5 · 比較対象 1.69

    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 1.5 · 比較対象 1.69
    • ドライブリバーサル:プロフィール 0.3 · 比較対象 0.15
    • ジャストパリィ:プロフィール 0.5 · 比較対象 0.71
  3. ゲージ消費の目的を決める

    SA2:プロフィール 0% · 比較対象 20.3%

    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
    • SA2:プロフィール 0% · 比較対象 20.3%
    • SA3:プロフィール 54% · 比較対象 35.4%
    • CA:プロフィール 20% · 比較対象 9.4%

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 2026/09/09 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

このプレイヤーへの対策

  1. 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 0.07

    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 0.1 · 比較対象 0.07
  2. 攻める前に守り方を探る

    ドライブパリィ:プロフィール 1.5 · 比較対象 1.69

    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 1.5 · 比較対象 1.69
    • ドライブリバーサル:プロフィール 0.3 · 比較対象 0.15
    • ジャストパリィ:プロフィール 0.5 · 比較対象 0.71
  3. 無理な攻めを避けて位置を取る

    画面端での攻め:プロフィール 7.3 · 比較対象 10.94

    使い慣れた選択で位置を取れる場面を探します。端に追い込んだ後は、相手が実際にどう脱出しようとするか観察して対応を選びましょう。

    試してみよう

    得意な攻めを一つ試します。同じ脱出が続くならその行動への対応を練習し、守りを変えてくるなら一つの読みに固執しないようにしましょう。

    根拠となる統計
    • 画面端での攻め:プロフィール 7.3 · 比較対象 10.94
    • 画面端に追い込まれた時間:プロフィール 9.7 · 比較対象 8.58

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 2026/09/09 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

プライバシー設定

YouTube・Twitch、利用状況の分析、履歴の保存を許可しますか?選択は180日間有効で、ここでいつでも撤回できます。

個別の設定と詳細

任意の機能は、選択するまで無効です。ここでいつでも選択を変更・撤回できます。

お気に入り選手、リプレイのリクエスト、フィードバックなど、ご利用の機能に必要な保存とセキュリティは引き続き利用できます。

選択はこの端末に180日間保存されます。分析を無効にすると、読み込み済みの分析機能を停止するためページが再読み込みされます。

プライバシーと保存データ