直近の対戦
勝利カスタムルーム
CH
AKCH更新：10 時間前
Steam
Japanクラブ · MindOverMayhemC100%
SteamJapanクラブ · MindOverMayhemC100%Rye_Gallagher
The Way of Chun-Li
MR 1,714#23,784直近10戦8–2+44直近20戦13–7+43
勝率
55%
40勝 · 33敗 · 保存済み73件
ランクマッチの対戦
73
選択中のモード
勝利
40
ランクマッチ
敗北
33
ランクマッチ
最高MR
1,745
Chun-Li
ランクMR · Chun-Li
ローカル 73 · インポート 0 · グラフ 73 · 保存済み対戦 103
リプレイ未リクエスト
CHAKCH差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Rye_Gallagher | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 46.7% | 34.5% | +12.3% | |
| SA3 | 16.8% | 26.2% | -9.4% | |
| SA2 | 23.4% | 31.7% | -8.4% | |
| ドライブアーツ | 25.1% | 16.9% | +8.2% | |
| CA | 13.1% | 7.6% | +5.5% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.00 | 9.57 | -2.57 | |
| ドライブガード | 8.0% | 10.2% | -2.2% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 42.3% | 40.1% | +2.1% | |
| 画面端での攻め | 13.20 | 11.27 | +1.93 | |
| ドライブインパクト消費 | 3.2% | 1.4% | +1.8% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 3.5% | 5.0% | -1.5% | |
| 投げ | 2.10 | 2.39 | -0.29 | |
| 投げ被弾 | 1.80 | 2.08 | -0.28 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.57 | -0.27 | |
| ドライブパリィ | 1.40 | 1.64 | -0.24 | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.40 | -0.20 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.17 | -0.17 | |
| 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 | 0.09 | +0.11 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.10 | +0.10 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.22 | -0.02 |
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。
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被弾：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.09
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 0.09
- 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
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 1.4 · 比較対象 1.64
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 1.4 · 比較対象 1.64
- ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.57
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 13.2 · 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 13.2 · 比較対象 11.27
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 7 · 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 2026/09/13 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini: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 Luke：114試合中65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 Luke：114試合中65勝
- 対 Dee Jay：26試合中15勝
- 対 Zangief：65試合中36勝
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
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 2026/09/13 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free