直近の対戦
勝利カジュアル
CH
JPCH更新：8 時間前
Steam
JapanM100%
SteamJapanM100%いっち～
Haitani Family
MR 1,607#76,222直近10戦3–7-31直近20戦7–13-45
勝率
50%
13勝 · 13敗 · 保存済み26件
ランクマッチの対戦
26
選択中のモード
勝利
13
ランクマッチ
敗北
13
ランクマッチ
最高MR
1,737
Chun-Li
ランクMR · Chun-Li
ローカル 26 · インポート 0 · グラフ 26 · 保存済み対戦 256
リプレイ未リクエスト
CHJPCH差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | いっち～ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブアーツ | 31.7% | 16.9% | +14.9% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 26.6% | 40.1% | -13.5% | |
| SA1 | 26.9% | 34.5% | -7.6% | |
| SA3 | 32.3% | 26.2% | +6.0% | |
| ドライブガード | 5.1% | 10.2% | -5.1% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 0.8% | 5.0% | -4.2% | |
| ドライブインパクト消費 | 5.0% | 1.4% | +3.5% | |
| SA2 | 33.3% | 31.7% | +1.6% | |
| 投げ | 1.30 | 2.39 | -1.09 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.60 | 9.57 | +1.03 | |
| 画面端での攻め | 10.70 | 11.27 | -0.57 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.57 | -0.47 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.40 | -0.30 | |
| ドライブパリィ | 1.40 | 1.64 | -0.24 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.16 | +0.24 | |
| ドライブリバーサル | 0.40 | 0.17 | +0.23 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.09 | +0.21 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.10 | +0.20 | |
| 投げ被弾 | 2.20 | 2.08 | +0.12 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| CA | 7.5% | 7.6% | -0.1% | |
| 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。
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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。
Chun-Li · 直近100試合
改善するポイント
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 0.17
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 0.17
- ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.57
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 0.4 · 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 0.4 · 比較対象 0.16
ゲージ消費の目的を決める
ドライブアーツ：プロフィール 30.1% · 比較対象 16.9%
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
- ドライブアーツ：プロフィール 30.1% · 比較対象 16.9%
- SA2：プロフィール 43.3% · 比較対象 31.7%
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 Char 253：1,925試合中985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 Char 253：1,925試合中985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 0.4 · 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 0.4 · 比較対象 0.16
再現性のある反撃機会を探す
パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.1
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成功：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.1
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