直近の対戦
敗北ランクマッチ
KE
KI
LU更新：3 日前
Steam
Japanクラブ · LukeLoversC100%
SteamJapanクラブ · LukeLoversC100%cotazeku
Chose the Wrong Guy to Mess With!
MR 1,542#150,398直近10戦1–9-61直近20戦3–17-108
勝率
41%
33勝 · 48敗 · 保存済み81件
ランクマッチの対戦
81
選択中のモード
勝利
33
ランクマッチ
敗北
48
ランクマッチ
最高MR
1,595
Luke
ランクMR · Luke
ローカル 79 · インポート 0 · グラフ 79 · 保存済み対戦 81
リプレイ未リクエスト
KEKILU差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | cotazeku | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 20.9% | 26.9% | -6.0% | |
| SA1 | 35.8% | 30.0% | +5.8% | |
| CA | 14.9% | 9.4% | +5.5% | |
| SA3 | 28.4% | 33.7% | -5.4% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 31.7% | 37.0% | -5.3% | |
| ドライブアーツ | 21.4% | 16.3% | +5.1% | |
| 画面端での攻め | 10.10 | 13.81 | -3.71 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.40 | 8.85 | +0.55 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 7.4% | 7.7% | -0.4% | |
| 投げ被弾 | 2.40 | 2.11 | +0.29 | |
| ドライブパリィ | 2.10 | 1.87 | +0.23 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.22 | -0.22 | |
| ジャストパリィ | 0.60 | 0.77 | -0.17 | |
| 投げ | 2.20 | 2.35 | -0.15 | |
| ドライブガード | 13.6% | 13.7% | -0.1% | |
| 投げ抜け | 0.60 | 0.46 | +0.14 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.20 | +0.10 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.10 | +0.10 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.08 | -0.08 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.5% | 1.4% | +0.1% | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.21 | -0.01 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.09 | +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
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 2.2 · 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 2.2 · 比較対象 1.8
- ジャストパリィ：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.69
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成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.08
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成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.08
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.06
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 10 · 比較対象 13.55
画面端に追い込まれた場面を5回確認します。最後の脱出だけでなく、その前に位置を失った判断を探し、端攻めに成功した場面も比べましょう。
試してみよう繰り返す位置関係を練習で再現し、普段の対応と隙を抑えた選択を比較します。次の対戦で端に追い込まれる頻度が変わるか確認しましょう。
根拠となる統計
- 画面端での攻め：プロフィール 10 · 比較対象 13.55
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 9.2 · 比較対象 8.74
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
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Char 253：424試合中215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 253：424試合中215勝
- 対 Luke：41試合中20勝
- 対 Ryu：31試合中20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：45試合中21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：45試合中21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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free