直近の対戦
勝利ランクマッチ
RY
JURY更新：1 週間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%うぉかか
Steady and Relentless
MR 1,538#145,397直近10戦8–2+52直近20戦10–10+6
勝率
47%
17勝 · 19敗 · 保存済み36件
ランクマッチの対戦
36
選択中のモード
勝利
17
ランクマッチ
敗北
19
ランクマッチ
最高MR
1,543
Ryu
ランクMR · Ryu
ローカル 36 · インポート 0 · グラフ 36 · 保存済み対戦 69
リプレイ未リクエスト
RYJURY差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | うぉかか | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 11.1% | 20.3% | -9.1% | |
| SA1 | 41.7% | 34.9% | +6.8% | |
| CA | 15.3% | 9.4% | +5.9% | |
| SA3 | 31.9% | 35.4% | -3.5% | |
| 画面端での攻め | 8.10 | 10.94 | -2.84 | |
| ドライブアーツ | 17.3% | 18.9% | -1.5% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 5.1% | 6.4% | -1.4% | |
| ドライブインパクト消費 | 2.3% | 1.1% | +1.2% | |
| ドライブガード | 11.1% | 11.9% | -0.7% | |
| ドライブパリィ | 2.30 | 1.69 | +0.61 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 36.0% | 36.4% | -0.5% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.90 | 8.58 | +0.32 | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.71 | -0.31 | |
| 投げ被弾 | 2.30 | 2.06 | +0.24 | |
| ドライブリバーサル | 0.30 | 0.15 | +0.15 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.16 | +0.14 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.07 | +0.13 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.08 | +0.12 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.21 | -0.11 | |
| 投げ抜け | 0.50 | 0.44 | +0.06 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| 投げ | 2.20 | 2.20 | +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。
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 0.3 · 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 0.3 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.3% · 比較対象 1.1%
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被弾：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.07
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 0.2 · 比較対象 0.07
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.08
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 2.3 · 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 2.3 · 比較対象 1.69
- ジャストパリィ：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.71
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.15
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 2026/09/05 · 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 Mai：80試合中77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 Mai：80試合中77勝
- 対 M. Bison：31試合中23勝
- 対 Yasmine：20試合中14勝
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 0.3 · 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 0.3 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.3% · 比較対象 1.1%
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 2026/09/05 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free