直近の対戦
勝利ランクマッチ
RY
DERY更新：6 時間前
Steam
South Koreaクラブ · SFLabC100%
SteamSouth Koreaクラブ · SFLabC100%SLB | -JAYMAX-
Anyway, Here's a Hadoken
MR 1,525#181,649直近10戦4–6-17直近20戦12–8+46
勝率
53%
51勝 · 46敗 · 保存済み97件
ランクマッチの対戦
97
選択中のモード
勝利
51
ランクマッチ
敗北
46
ランクマッチ
最高MR
1,559
Ryu
ランクMR · Ryu
ローカル 123 · インポート 0 · グラフ 123 · 保存済み対戦 683
リプレイ未リクエスト
RYDERY差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | SLB | -JAYMAX- | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 23.2% | 34.9% | -11.7% | |
| SA3 | 46.4% | 35.4% | +11.0% | |
| ドライブガード | 5.4% | 11.9% | -6.4% | |
| 画面端での攻め | 5.00 | 10.94 | -5.94 | |
| ドライブアーツ | 13.0% | 18.9% | -5.9% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 41.6% | 36.4% | +5.2% | |
| ドライブインパクト消費 | 4.7% | 1.1% | +3.6% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 3.2% | 6.4% | -3.2% | |
| CA | 12.5% | 9.4% | +3.1% | |
| SA2 | 17.9% | 20.3% | -2.4% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.40 | 8.58 | +1.82 | |
| ドライブパリィ | 0.60 | 1.69 | -1.09 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.71 | -0.61 | |
| 投げ | 2.50 | 2.20 | +0.30 | |
| 投げ被弾 | 1.80 | 2.06 | -0.26 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.07 | +0.23 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.15 | -0.15 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.44 | -0.14 | |
| 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成功 | 0.20 | 0.08 | +0.12 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.21 | +0.09 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.05 | -0.05 |
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。
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 0.2 · 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 0.2 · 比較対象 0.07
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 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 0.5 · 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 0.5 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 5.2% · 比較対象 1.1%
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.15
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.15
- ドライブパリィ：プロフィール 0.9 · 比較対象 1.69
- ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.71
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
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 0.5 · 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 0.5 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 5.2% · 比較対象 1.1%
攻める前に守り方を探る
ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.15
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.15
- ドライブパリィ：プロフィール 0.9 · 比較対象 1.69
- ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.71
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 2.6 · 比較対象 2.2
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：プロフィール 2.6 · 比較対象 2.2
- 投げ被弾：プロフィール 1.9 · 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：nex-agi/nex-n2.5-mini:free