Ryu
更新:5 日前SteamSteamJapanJapanクラブ · konkonDOJOC100%

konkonsumari

Because I'm Cute, Obviously!
ランク 36MR 1,463#403,714
直近10戦4–6-18直近20戦8–12-41
勝率
54%
43勝 · 36敗 · 保存済み79件
ランクマッチの対戦
79
選択中のモード
勝利
43
ランクマッチ
敗北
36
ランクマッチ
最高MR
1,553
Ryu

ランクMR · Ryu

ローカル 79 · インポート 0 · グラフ 79 · 保存済み対戦 79

直近の対戦

敗北ランクマッチ

リプレイ未リクエスト
Ryu
konkonsumari · Ryu
Jamie
対戦相手 · JamieNagomu_0w0

プレイスタイル比較

Ryuの上位30人とプレイ傾向を比較

ベンチマーク更新:2026/09/06 19:23

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。 · データの詳細

Ryu
konkonsumariのRyuベンチマーク

抽出したRyuの上位30人の平均的なプレイ傾向と比較します。

Shuto 2279 · Sahara 2204 · hinao 2167 · Tigger 2164 · sdfsdf 2136 · ほか25人

差の絶対値が大きい順23項目
傾向konkonsumariトップ層 トップ層
SA25.1%20.3%-15.2%
SA145.8%34.9%+10.9%
ドライブアーツ11.6%18.9%-7.3%
画面端での攻め6.2010.94-4.74
ドライブガード16.4%11.9%+4.5%
CA13.6%9.4%+4.1%
ドライブパリィ3.401.69+1.71
画面端に追い込まれた時間10.108.58+1.52
投げ3.502.20+1.30
ドライブラッシュ(パリィ)7.5%6.4%+1.1%
ドライブインパクト消費2.1%1.1%+1.0%
投げ被弾2.802.06+0.74
投げ抜け1.100.44+0.66
SA335.6%35.4%+0.2%
ドライブインパクト0.300.16+0.14
パニッシュカウンター被弾0.200.07+0.13
パニッシュカウンター成功0.200.08+0.12
パリィ中に投げられた回数0.100.21-0.11
スタン被弾0.100.05+0.05
スタン成功0.000.05-0.05
ドライブリバーサル0.200.15+0.05
ドライブラッシュ(キャンセル)36.5%36.4%+0.0%
ジャストパリィ0.700.71-0.01
統計を練習に活かす

対戦プラン

直近100試合

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。

保存済みの対戦プランを確認中…

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。

Ryu · 直近100試合

改善するポイント

  1. 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 0.3 · 比較対象 0.16

    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 0.3 · 比較対象 0.16
    • ドライブインパクト消費:プロフィール 2.1% · 比較対象 1.1%
  2. 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 0.07

    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 0.07
    • 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
  3. 近距離の選択を振り返る

    投げ:プロフィール 3.5 · 比較対象 2.2

    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 3.5 · 比較対象 2.2
    • 投げ抜け:プロフィール 1.1 · 比較対象 0.44
    • 投げ被弾:プロフィール 2.8 · 比較対象 2.06

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

  1. 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 0.3 · 比較対象 0.16

    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 0.3 · 比較対象 0.16
    • ドライブインパクト消費:プロフィール 2.1% · 比較対象 1.1%

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

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選択はこの端末に180日間保存されます。分析を無効にすると、読み込み済みの分析機能を停止するためページが再読み込みされます。

プライバシーと保存データ