Chun-Li
更新:2 日前CrossPlatformCrossPlatformJapanJapanクラブ · ClassicLoveM100%

東の春麗

Classic Gamer
ランク 36MR 1,838#6,330
直近10戦8–2+45直近20戦14–6+61
勝率
53%
80勝 · 71敗 · 保存済み151件
ランクマッチの対戦
151
選択中のモード
勝利
80
ランクマッチ
敗北
71
ランクマッチ
最高MR
1,838
Chun-Li

ランクMR · Chun-Li

ローカル 151 · インポート 0 · グラフ 151 · 保存済み対戦 182

直近の対戦

勝利カスタムルーム

リプレイ未リクエスト
Chun-Li
東の春麗 · Chun-Li
A.K.I.
対戦相手 · A.K.I.ぶchichiG

プレイスタイル比較

Chun-Liの上位30人とプレイ傾向を比較

ベンチマーク更新:2026/09/03 7:25

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。 · データの詳細

Chun-Li
東の春麗のChun-Liベンチマーク

抽出したChun-Liの上位30人の平均的なプレイ傾向と比較します。

Seiya 2215 · HAITANI 2172 · edamakotoTwitch 2139 · ドドガマル_pc 2136 · YOKOHAMA_TARO 2105 · ほか25人

差の絶対値が大きい順23項目
傾向東の春麗トップ層 トップ層
ドライブラッシュ(キャンセル)55.1%40.1%+15.0%
ドライブアーツ9.2%16.9%-7.6%
SA332.5%26.2%+6.3%
SA226.5%31.7%-5.2%
画面端に追い込まれた時間13.009.57+3.43
SA132.5%34.5%-1.9%
画面端での攻め12.9011.27+1.63
ドライブラッシュ(パリィ)3.6%5.0%-1.4%
CA8.4%7.6%+0.9%
ドライブガード9.6%10.2%-0.6%
ドライブインパクト消費1.0%1.4%-0.4%
投げ被弾2.502.08+0.42
ドライブパリィ1.901.64+0.26
投げ2.602.39+0.21
パリィ中に投げられた回数0.100.22-0.12
投げ抜け0.500.40+0.10
ドライブリバーサル0.100.17-0.07
ジャストパリィ0.500.57-0.07
ドライブインパクト0.100.16-0.06
スタン成功0.100.04+0.06
スタン被弾0.100.05+0.05
パニッシュカウンター被弾0.100.09+0.01
パニッシュカウンター成功0.100.10-0.00
統計を練習に活かす

対戦プラン

直近100試合

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

  1. 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 0.1 · 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 0.1 · 比較対象 0.16
    • ドライブインパクト消費:プロフィール 1% · 比較対象 1.4%
  2. 近距離の選択を振り返る

    投げ:プロフィール 2.6 · 比較対象 2.39

    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 2.6 · 比較対象 2.39
    • 投げ抜け:プロフィール 0.5 · 比較対象 0.4
    • 投げ被弾:プロフィール 2.5 · 比較対象 2.08
  3. 守りの判断を見直す

    ドライブパリィ:プロフィール 1.9 · 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 1.9 · 比較対象 1.64
    • ジャストパリィ:プロフィール 0.5 · 比較対象 0.57

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 2026/09/12 · AI:nex-agi/nex-n2.5-mini:free

このプレイヤーへの対策

  1. 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 0.1 · 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 0.1 · 比較対象 0.16
    • ドライブインパクト消費:プロフィール 1% · 比較対象 1.4%
  2. 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 2.39

    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 2.39
    • 投げ抜け:プロフィール 0.5 · 比較対象 0.4
    • 投げ被弾:プロフィール 2.5 · 比較対象 2.08
  3. 攻める前に守り方を探る

    ドライブパリィ:プロフィール 1.9 · 比較対象 1.64

    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
    • ドライブパリィ:プロフィール 1.9 · 比較対象 1.64
    • ジャストパリィ:プロフィール 0.5 · 比較対象 0.57

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 2026/09/12 · AI:nex-agi/nex-n2.5-mini:free

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選択はこの端末に180日間保存されます。分析を無効にすると、読み込み済みの分析機能を停止するためページが再読み込みされます。

プライバシーと保存データ