直近の対戦
勝利ランクマッチ
LU
KELU更新：10 時間前
CrossPlatform
JapanM100%
CrossPlatformJapanM100%Esu_esU
BANG! BANG! BANG!
MR 1,387#549,602直近10戦8–2+45直近20戦15–5+75
勝率
52%
183勝 · 171敗 · 保存済み354件
ランクマッチの対戦
354
選択中のモード
勝利
183
ランクマッチ
敗北
171
ランクマッチ
最高MR
1,460
Luke
ランクMR · Luke
ローカル 354 · インポート 2778 · グラフ 2796 · 保存済み対戦 354
リプレイ未リクエスト
LUKELU差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Esu_esU | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 61.1% | 30.6% | +30.4% | |
| SA3 | 19.1% | 34.2% | -15.1% | |
| SA2 | 13.0% | 26.0% | -13.0% | |
| ドライブガード | 17.1% | 13.2% | +3.9% | |
| 画面端での攻め | 10.90 | 13.55 | -2.65 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 34.7% | 37.3% | -2.6% | |
| CA | 6.9% | 9.2% | -2.3% | |
| ドライブパリィ | 3.80 | 1.80 | +2.00 | |
| ドライブインパクト消費 | 3.0% | 1.4% | +1.6% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.70 | 8.74 | +0.96 | |
| 投げ被弾 | 2.70 | 2.01 | +0.69 | |
| 投げ | 3.00 | 2.43 | +0.57 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 8.2% | 7.6% | +0.6% | |
| ドライブアーツ | 17.2% | 16.7% | +0.5% | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.69 | -0.29 | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.37 | -0.17 | |
| スタン被弾 | 0.20 | 0.06 | +0.14 | |
| 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 | 0.10 | 0.20 | -0.10 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| 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 0.2 · 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 0.2 · 比較対象 0.06
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
ゲージ消費の目的を決める
SA1：プロフィール 56.9% · 比較対象 30.6%
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 56.9% · 比較対象 30.6%
- SA3：プロフィール 19% · 比較対象 34.2%
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
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 0.2 · 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 0.2 · 比較対象 0.06
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 0.2 · 比較対象 0.19
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 0.2 · 比較対象 0.19
攻める前に守り方を探る
ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 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 0.2 · 比較対象 0.69
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.2
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