直近の対戦
勝利ランクマッチ
LU
RYLU更新：2 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%エノキAG
Angel Devil Kingdom
MR 1,313#589,660直近10戦2–8-41直近20戦8–12-21
勝率
41%
29勝 · 41敗 · 保存済み70件
ランクマッチの対戦
70
選択中のモード
勝利
29
ランクマッチ
敗北
41
ランクマッチ
最高MR
1,386
Luke
ランクMR · Luke
ローカル 70 · インポート 0 · グラフ 70 · 保存済み対戦 70
リプレイ未リクエスト
LURYLU差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | エノキAG | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 6.7% | 26.0% | -19.4% | |
| CA | 23.3% | 9.2% | +14.2% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 24.0% | 37.3% | -13.3% | |
| SA1 | 38.3% | 30.6% | +7.7% | |
| 画面端での攻め | 9.30 | 13.55 | -4.25 | |
| ドライブガード | 17.2% | 13.2% | +4.0% | |
| SA3 | 31.7% | 34.2% | -2.5% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 9.7% | 7.6% | +2.1% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.10 | 8.74 | -1.64 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.8% | 1.4% | +1.4% | |
| ドライブアーツ | 17.8% | 16.7% | +1.1% | |
| ドライブパリィ | 2.40 | 1.80 | +0.60 | |
| 投げ | 2.90 | 2.43 | +0.47 | |
| ドライブリバーサル | 0.50 | 0.20 | +0.30 | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.69 | -0.29 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.37 | -0.27 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.06 | +0.24 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.08 | +0.12 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.19 | +0.11 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.22 | +0.08 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| 投げ被弾 | 2.00 | 2.01 | -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
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 0.4 · 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 0.4 · 比較対象 0.17
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 3.1 · 比較対象 2.57
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 3.1 · 比較対象 2.57
- 投げ抜け：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.4
- 投げ被弾：プロフィール 2.8 · 比較対象 2.04
ゲージ消費の目的を決める
SA1：プロフィール 50% · 比較対象 30.7%
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
- SA1：プロフィール 50% · 比較対象 30.7%
- SA2：プロフィール 7.8% · 比較対象 22.5%
- SA3：プロフィール 25% · 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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview: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 Ryu：52試合中23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 Ryu：52試合中23勝
- 対 Luke：32試合中14勝
- 対 Ken：47試合中27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：52試合中23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：52試合中23勝
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 0.4 · 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 0.4 · 比較対象 0.17
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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free