直近の対戦
敗北ランクマッチ
RY
C.RY更新：2 日前
CrossPlatform
JapanC100%
CrossPlatformJapanC100%ピストン下山
Jobless and Invincible
MR 1,533#163,803直近10戦6–4+12直近20戦11–9+15
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MR
1,562
Ryu
ランクMR · Ryu
ローカル 55 · インポート 0 · グラフ 55 · 保存済み対戦 56
リプレイ未リクエスト
RYC.RY差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | ピストン下山 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 1.1% | 20.3% | -19.2% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 51.2% | 36.4% | +14.8% | |
| SA3 | 47.3% | 35.4% | +11.9% | |
| CA | 18.3% | 9.4% | +8.9% | |
| ドライブアーツ | 13.9% | 18.9% | -4.9% | |
| 画面端での攻め | 6.40 | 10.94 | -4.54 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 2.0% | 6.4% | -4.5% | |
| ドライブガード | 10.3% | 11.9% | -1.6% | |
| SA1 | 33.3% | 34.9% | -1.5% | |
| ドライブインパクト消費 | 2.6% | 1.1% | +1.5% | |
| ドライブパリィ | 3.10 | 1.69 | +1.41 | |
| 投げ | 2.90 | 2.20 | +0.70 | |
| 投げ被弾 | 1.70 | 2.06 | -0.36 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.44 | -0.34 | |
| ジャストパリィ | 0.50 | 0.71 | -0.21 | |
| 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 | 0.30 | 0.21 | +0.09 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.50 | 8.58 | -0.08 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.15 | -0.05 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.05 | -0.05 |
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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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
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 3.1 · 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 3.1 · 比較対象 1.69
- ジャストパリィ：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.71
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.15
近距離の選択を振り返る
投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.44
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 0.1 · 比較対象 0.44
- 投げ：プロフィール 2.9 · 比較対象 2.2
- 投げ被弾：プロフィール 1.7 · 比較対象 2.06
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 2026/09/12 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
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 2.6% · 比較対象 1.1%
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Char 253：1,510試合中763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 Char 253：1,510試合中763勝
- 対 Ryu：137試合中74勝
継続する傾向と単発のミスを分ける
保存済みの直近ランクマッチ：52試合中27勝
複数の直近試合で勝ちと負けを比べます。印象的な一度のミスより、繰り返す状況を中心に準備しましょう。
試してみよう最初のラウンドで仮説を一つ確認します。繰り返すなら準備した調整を行い、違うならその仮説を捨てて新しい傾向を観察しましょう。
根拠となる統計
- 保存済みの直近ランクマッチ：52試合中27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 2026/09/12 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free