直近の対戦
勝利ランクマッチ
RY
INRY更新：7 日前
Steam
Japanクラブ · GotoBed25C100%
SteamJapanクラブ · GotoBed25C100%赤マンボウ
It All Begins with Ryu
MR 1,583#100,877直近10戦6–4+15直近20戦9–9-9
勝率
50%
9勝 · 9敗 · 保存済み18件
ランクマッチの対戦
18
選択中のモード
勝利
9
ランクマッチ
敗北
9
ランクマッチ
最高MR
1,598
Ryu
ランクMR · Ryu
ローカル 17 · インポート 0 · グラフ 17 · 保存済み対戦 23
リプレイ未リクエスト
RYINRY差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 赤マンボウ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 21.4% | 34.9% | -13.5% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 24.4% | 36.4% | -12.0% | |
| SA2 | 26.8% | 20.3% | +6.5% | |
| SA3 | 41.1% | 35.4% | +5.6% | |
| ドライブインパクト消費 | 4.9% | 1.1% | +3.7% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 4.5% | 6.4% | -1.9% | |
| 画面端での攻め | 9.50 | 10.94 | -1.44 | |
| CA | 10.7% | 9.4% | +1.3% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.40 | 8.58 | -1.18 | |
| ドライブガード | 13.0% | 11.9% | +1.1% | |
| ドライブパリィ | 2.30 | 1.69 | +0.61 | |
| ドライブインパクト | 0.70 | 0.16 | +0.54 | |
| 投げ被弾 | 2.40 | 2.06 | +0.34 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.40 | 0.08 | +0.32 | |
| 投げ | 2.50 | 2.20 | +0.30 | |
| ドライブアーツ | 19.1% | 18.9% | +0.2% | |
| 投げ抜け | 0.60 | 0.44 | +0.16 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.07 | +0.13 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| ドライブリバーサル | 0.20 | 0.15 | +0.05 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| ジャストパリィ | 0.70 | 0.71 | -0.01 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.21 | -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
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 0.7 · 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 0.7 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 4.9% · 比較対象 1.1%
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 2.3 · 比較対象 1.69
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 2.3 · 比較対象 1.69
- ジャストパリィ：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.71
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.15
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 2.5 · 比較対象 2.2
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：プロフィール 2.5 · 比較対象 2.2
- 投げ抜け：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.44
- 投げ被弾：プロフィール 2.4 · 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 2026/09/07 · 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 Manon：31試合中17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 Manon：31試合中17勝
- 対 M. Bison：32試合中15勝
- 対 Char 253：1,052試合中536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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free