直近の対戦
勝利ランクマッチ
RY
BLRY更新：4 時間前
Steam
Japanクラブ · kirakirastarsC100%
SteamJapanクラブ · kirakirastarsC100%びこ太郎
Go Beyond the Battle!
MR 1,849#5,990直近10戦3–7-32直近20戦5–15-81
勝率
52%
103勝 · 97敗 · 保存済み200件
ランクマッチの対戦
200
選択中のモード
勝利
103
ランクマッチ
敗北
97
ランクマッチ
最高MR
1,968
Ryu
ランクMR · Ryu
ローカル 200 · インポート 0 · グラフ 200 · 保存済み対戦 305
リプレイ未リクエスト
RYBLRY差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | びこ太郎 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 47.0% | 36.4% | +10.6% | |
| SA2 | 12.4% | 20.3% | -7.9% | |
| SA1 | 41.0% | 34.9% | +6.1% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 3.4% | 6.4% | -3.1% | |
| ドライブガード | 8.9% | 11.9% | -3.0% | |
| 画面端での攻め | 8.90 | 10.94 | -2.04 | |
| SA3 | 37.1% | 35.4% | +1.7% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.50 | 8.58 | +0.92 | |
| 投げ | 1.60 | 2.20 | -0.60 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.5% | 1.1% | +0.4% | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.44 | -0.24 | |
| ジャストパリィ | 0.50 | 0.71 | -0.21 | |
| 投げ被弾 | 1.90 | 2.06 | -0.16 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.21 | -0.11 | |
| ドライブアーツ | 19.0% | 18.9% | +0.1% | |
| CA | 9.5% | 9.4% | +0.1% | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| ドライブリバーサル | 0.20 | 0.15 | +0.05 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.16 | +0.04 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| ドライブパリィ | 1.70 | 1.69 | +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。
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 · 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 · 比較対象 0.07
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.08
守りの判断を見直す
ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.71
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
- ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.71
- ドライブパリィ：プロフィール 1.6 · 比較対象 1.69
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.15
ゲージ消費の目的を決める
SA1：プロフィール 53.9% · 比較対象 34.9%
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
- SA1：プロフィール 53.9% · 比較対象 34.9%
- SA2：プロフィール 10.9% · 比較対象 20.3%
- SA3：プロフィール 29.7% · 比較対象 35.4%
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
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Marisa：94試合中71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 Marisa：94試合中71勝
- 対 M. Bison：81試合中69勝
- 対 Mai：64試合中19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：100試合中56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：100試合中56勝
近距離のパターンを探る
投げ抜け：プロフィール 0 · 比較対象 0.44
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 · 比較対象 0.44
- 投げ：プロフィール 1.3 · 比較対象 2.2
- 投げ被弾：プロフィール 1.6 · 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 2026/09/09 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free