直近の対戦
勝利ランクマッチ
LU
AKLU更新：2 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%iaru
Let's Do This
MR 1,407#520,661直近10戦7–3+33直近20戦14–6+61
勝率
51%
82勝 · 80敗 · 保存済み162件
ランクマッチの対戦
162
選択中のモード
勝利
82
ランクマッチ
敗北
80
ランクマッチ
最高MR
1,449
Luke
ランクMR · Luke
ローカル 162 · インポート 0 · グラフ 162 · 保存済み対戦 162
リプレイ未リクエスト
LUAKLU差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | iaru | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 11.7% | 26.0% | -14.3% | |
| SA3 | 48.1% | 34.2% | +13.9% | |
| 画面端での攻め | 9.20 | 13.55 | -4.35 | |
| ドライブアーツ | 12.8% | 16.7% | -3.9% | |
| CA | 13.0% | 9.2% | +3.8% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 40.8% | 37.3% | +3.5% | |
| SA1 | 27.3% | 30.6% | -3.4% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.2% | 7.6% | -1.4% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.80 | 8.74 | +1.06 | |
| ドライブガード | 12.4% | 13.2% | -0.8% | |
| 投げ | 3.20 | 2.43 | +0.77 | |
| 投げ被弾 | 2.60 | 2.01 | +0.59 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.8% | 1.4% | +0.4% | |
| ドライブパリィ | 2.20 | 1.80 | +0.40 | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.69 | -0.29 | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.37 | -0.17 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.06 | +0.14 | |
| ドライブリバーサル | 0.30 | 0.20 | +0.10 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| 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 | 0.08 | +0.02 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.19 | +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。
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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。
Luke · 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 0.3 · 比較対象 0.06
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 0.3 · 比較対象 0.06
- 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
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 0.19
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 0.19
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.3% · 比較対象 1.4%
近距離の選択を振り返る
投げ抜け：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.37
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 0.2 · 比較対象 0.37
- 投げ：プロフィール 3.2 · 比較対象 2.43
- 投げ被弾：プロフィール 2.4 · 比較対象 2.01
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：nex-agi/nex-n2.5-mini:free
このプレイヤーへの対策
攻める前に守り方を探る
ジャストパリィ：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.69
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
- ジャストパリィ：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.69
- ドライブパリィ：プロフィール 2.4 · 比較対象 1.8
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.2
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 0.06
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 0.06
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：39試合中19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：39試合中19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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free