直近の対戦
勝利ランクマッチ
LU
RY
M.更新：17 時間前
Steam
OtherC100%
SteamOtherC100%ホッケ食べぬ
Let's Do This
MR 1,605#80,507直近10戦6–4+17直近20戦12–8+33
勝率
48%
27勝 · 29敗 · 保存済み56件
ランクマッチの対戦
56
選択中のモード
勝利
27
ランクマッチ
敗北
29
ランクマッチ
最高MR
1,605
M. Bison
ランクMR · M. Bison
ローカル 56 · インポート 83 · グラフ 98 · 保存済み対戦 56
リプレイ未リクエスト
LURYM.差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | ホッケ食べぬ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 53.3% | 35.2% | +18.2% | |
| SA2 | 3.3% | 21.0% | -17.6% | |
| SA1 | 16.7% | 33.7% | -17.0% | |
| CA | 26.7% | 10.2% | +16.5% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 42.7% | 30.0% | +12.7% | |
| ドライブアーツ | 10.9% | 18.7% | -7.9% | |
| ドライブガード | 15.5% | 13.4% | +2.2% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.70 | 9.85 | -2.15 | |
| ドライブパリィ | 3.80 | 1.75 | +2.05 | |
| 投げ被弾 | 2.00 | 2.59 | -0.59 | |
| 投げ | 1.90 | 2.42 | -0.52 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 7.0% | 7.2% | -0.3% | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.26 | -0.16 | |
| 投げ抜け | 0.70 | 0.57 | +0.13 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| 画面端での攻め | 12.00 | 11.91 | +0.09 | |
| ドライブリバーサル | 0.40 | 0.33 | +0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| ジャストパリィ | 0.70 | 0.74 | -0.04 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.5% | 1.5% | -0.0% | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.11 | -0.01 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.19 | +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。
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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。
Luke · 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 0.06
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 0.06
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 3.8 · 比較対象 1.8
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 3.8 · 比較対象 1.8
- ジャストパリィ：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.69
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.2
ゲージ消費の目的を決める
ドライブラッシュ（キャンセル）：プロフィール 42.7% · 比較対象 37.3%
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
- ドライブラッシュ（キャンセル）：プロフィール 42.7% · 比較対象 37.3%
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：14試合中8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：14試合中8勝
- 対 JP：11試合中8勝
- 対 Akuma：11試合中4勝
継続する傾向と単発のミスを分ける
保存済みの直近ランクマッチ：41試合中20勝
複数の直近試合で勝ちと負けを比べます。印象的な一度のミスより、繰り返す状況を中心に準備しましょう。
試してみよう最初のラウンドで仮説を一つ確認します。繰り返すなら準備した調整を行い、違うならその仮説を捨てて新しい傾向を観察しましょう。
根拠となる統計
- 保存済みの直近ランクマッチ：41試合中20勝
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 3.8 · 比較対象 1.8
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 3.8 · 比較対象 1.8
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