直近の対戦
敗北ランクマッチ
RY
SARY更新：13 時間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%刻むんだ
Steady and Relentless
MR 1,574#115,749直近10戦8–2+54直近20戦12–8+36
勝率
51%
69勝 · 66敗 · 保存済み135件
ランクマッチの対戦
135
選択中のモード
勝利
69
ランクマッチ
敗北
66
ランクマッチ
最高MR
1,582
Ryu
ランクMR · Ryu
ローカル 135 · インポート 138 · グラフ 176 · 保存済み対戦 135
リプレイ未リクエスト
RYSARY差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 刻むんだ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 49.5% | 36.4% | +13.0% | |
| SA3 | 47.8% | 35.4% | +12.4% | |
| SA2 | 8.7% | 20.3% | -11.6% | |
| ドライブアーツ | 11.0% | 18.9% | -7.8% | |
| SA1 | 30.4% | 34.9% | -4.4% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 2.6% | 6.4% | -3.8% | |
| CA | 13.0% | 9.4% | +3.6% | |
| 画面端での攻め | 9.10 | 10.94 | -1.84 | |
| ドライブパリィ | 3.40 | 1.69 | +1.71 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.20 | 8.58 | -1.38 | |
| ドライブガード | 12.9% | 11.9% | +1.0% | |
| 投げ | 2.60 | 2.20 | +0.40 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.44 | -0.34 | |
| ジャストパリィ | 1.00 | 0.71 | +0.29 | |
| 投げ被弾 | 2.30 | 2.06 | +0.24 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.3% | 1.1% | +0.2% | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.15 | -0.15 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.16 | +0.04 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| 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。
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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
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 1.69
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 3.8 · 比較対象 1.69
近距離の選択を振り返る
投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.44
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.44
- 投げ被弾：プロフィール 2.6 · 比較対象 2.06
ゲージ消費の目的を決める
CA：プロフィール 25.5% · 比較対象 9.4%
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
- CA：プロフィール 25.5% · 比較対象 9.4%
- SA3：プロフィール 29.8% · 比較対象 35.4%
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 2026/09/08 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
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 1.69
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 1.69
近距離のパターンを探る
投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.44
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.44
- 投げ被弾：プロフィール 2.6 · 比較対象 2.06
目の前のゲージに合わせる
CA：プロフィール 25.5% · 比較対象 9.4%
対戦中のドライブとスーパーアーツの残量を確認します。プロフィールの使用傾向は検証する材料であり、バーンアウトや確定の隙を予測するものではありません。
試してみよう大きな消費の後は、接近前に双方の選択肢を見直します。統計と異なる使い方をする相手には、実際の状況に合わせましょう。
根拠となる統計
- CA：プロフィール 25.5% · 比較対象 9.4%
- SA3：プロフィール 29.8% · 比較対象 35.4%
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 2026/09/08 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free