直近の対戦
勝利ランクマッチ
LU
AKLU更新：1 週間前
CrossPlatform
United KingdomM100%
CrossPlatformUnited KingdomM100%ベネディクト・カンバーバッチ
Master
MR 1,300#569,371直近10戦6–4+15直近20戦13–7+53
勝率
58%
45勝 · 33敗 · 保存済み78件
ランクマッチの対戦
78
選択中のモード
勝利
45
ランクマッチ
敗北
33
ランクマッチ
最高MR
1,373
Luke
ランクMR · Luke
ローカル 78 · インポート 0 · グラフ 78 · 保存済み対戦 78
リプレイ未リクエスト
LUAKLU差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | ベネディクト・カンバーバッチ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 54.3% | 33.7% | +20.6% | |
| SA2 | 8.7% | 26.9% | -18.2% | |
| SA1 | 21.7% | 30.0% | -8.3% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 43.8% | 37.0% | +6.8% | |
| CA | 15.2% | 9.4% | +5.8% | |
| ドライブインパクト消費 | 6.6% | 1.4% | +5.2% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 5.70 | 8.85 | -3.15 | |
| ドライブアーツ | 13.2% | 16.3% | -3.1% | |
| ドライブガード | 11.9% | 13.7% | -1.8% | |
| 画面端での攻め | 12.30 | 13.81 | -1.51 | |
| 投げ | 1.30 | 2.35 | -1.05 | |
| 投げ被弾 | 1.40 | 2.11 | -0.71 | |
| ドライブパリィ | 1.20 | 1.87 | -0.67 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.77 | -0.67 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 8.4% | 7.7% | +0.7% | |
| ドライブインパクト | 0.60 | 0.20 | +0.40 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.46 | -0.36 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.40 | 0.10 | +0.30 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.00 | 0.21 | -0.21 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.09 | +0.21 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| ドライブリバーサル | 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。
Luke · 直近100試合
改善するポイント
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 0.7 · 比較対象 0.17
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 0.7 · 比較対象 0.17
- ドライブインパクト消費：プロフィール 7.4% · 比較対象 1.3%
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 0.5 · 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 0.5 · 比較対象 0.08
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.06
ゲージ消費の目的を決める
SA2：プロフィール 8.3% · 比較対象 22.5%
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
- SA2：プロフィール 8.3% · 比較対象 22.5%
- SA3：プロフィール 50% · 比較対象 36.2%
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 2026/09/05 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
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 0.7 · 比較対象 0.17
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 0.7 · 比較対象 0.17
- ドライブインパクト消費：プロフィール 7.4% · 比較対象 1.3%
攻める前に守り方を探る
ドライブリバーサル：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.2
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.2
- ドライブパリィ：プロフィール 1.4 · 比較対象 1.82
- ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.71
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Terry：21試合中6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 Terry：21試合中6勝
- 対 Akuma：44試合中22勝
- 対 Jamie：24試合中14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 2026/09/05 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free