直近の対戦
勝利ランクマッチ
JU
IN
CH更新：1 時間前
Steam
Japanクラブ · KungFuAcademyM100%
SteamJapanクラブ · KungFuAcademyM100%Chise
Let's Do This
MR 1,704#29,501直近10戦9–1直近20戦18–2+56
勝率
55%
98勝 · 81敗 · 保存済み179件
ランクマッチの対戦
179
選択中のモード
勝利
98
ランクマッチ
敗北
81
ランクマッチ
最高MR
1,712
Chun-Li
ランクMR · Chun-Li
ローカル 166 · インポート 0 · グラフ 166 · 保存済み対戦 309
リプレイ未リクエスト
JUINCH差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Chise | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 20.2% | 34.5% | -14.2% | |
| SA2 | 43.8% | 31.7% | +12.1% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 33.0% | 40.1% | -7.2% | |
| SA3 | 30.3% | 26.2% | +4.1% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 7.1% | 5.0% | +2.1% | |
| CA | 5.6% | 7.6% | -2.0% | |
| 投げ | 4.30 | 2.39 | +1.91 | |
| 画面端での攻め | 9.40 | 11.27 | -1.87 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 11.30 | 9.57 | +1.73 | |
| ドライブガード | 11.0% | 10.2% | +0.8% | |
| 投げ被弾 | 2.80 | 2.08 | +0.72 | |
| 投げ抜け | 0.80 | 0.40 | +0.40 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.57 | -0.37 | |
| ドライブアーツ | 16.7% | 16.9% | -0.2% | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.17 | -0.17 | |
| ドライブパリィ | 1.50 | 1.64 | -0.14 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.5% | 1.4% | +0.1% | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.16 | +0.04 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.22 | -0.02 | |
| 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
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 0.2 · 比較対象 0.1
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 0.2 · 比較対象 0.1
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.09
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 0.16
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 0.2 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1.5% · 比較対象 1.4%
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 8.1 · 比較対象 11.27
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 8.1 · 比較対象 11.27
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 11.6 · 比較対象 9.57
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 2026/09/06 · 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 Alex：98試合中54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 Alex：98試合中54勝
- 対 C. Viper：93試合中47勝
- 対 Luke：87試合中52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：83試合中44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：83試合中44勝
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 0.3 · 比較対象 0.09
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 0.3 · 比較対象 0.09
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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free