直近の対戦
勝利ランクマッチ
LI
CALI更新：1 週間前
Steam
JapanM92%
SteamJapanM92%VGKID
All Will Be Mine
LP 19,889直近10戦8–2直近20戦15–5
勝率
48%
44勝 · 48敗 · 保存済み92件
ランクマッチの対戦
92
選択中のモード
勝利
44
ランクマッチ
敗北
48
ランクマッチ
最高LP
19,945
Lily
ランクLP · Lily
このキャラクターのLP推移
リプレイ未リクエスト
LICALI差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | VGKID | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| CA | 19.4% | 8.4% | +10.9% | |
| SA2 | 12.2% | 22.0% | -9.8% | |
| ドライブアーツ | 27.3% | 21.7% | +5.6% | |
| ドライブガード | 7.6% | 12.0% | -4.3% | |
| SA1 | 39.8% | 43.8% | -4.0% | |
| 画面端での攻め | 5.90 | 9.83 | -3.93 | |
| SA3 | 28.6% | 25.7% | +2.8% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 28.9% | 31.1% | -2.2% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 3.8% | 5.7% | -1.9% | |
| 投げ被弾 | 3.40 | 2.32 | +1.08 | |
| ドライブパリィ | 1.00 | 1.96 | -0.96 | |
| 投げ | 2.20 | 2.61 | -0.41 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.80 | 10.41 | +0.39 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.8% | 2.1% | -0.3% | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.60 | -0.30 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.00 | 0.26 | -0.26 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.08 | -0.08 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.12 | +0.08 | |
| ドライブリバーサル | 0.40 | 0.33 | +0.07 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.16 | -0.06 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.25 | -0.05 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| 投げ抜け | 0.50 | 0.48 | +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。
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。
Lily · 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 1 · 比較対象 2.05
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 1 · 比較対象 2.05
- ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.76
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.33
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 0.1
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 0.1
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.17
近距離の選択を振り返る
投げ被弾：プロフィール 3.4 · 比較対象 2.32
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
- 投げ被弾：プロフィール 3.4 · 比較対象 2.32
- 投げ：プロフィール 2.2 · 比較対象 2.42
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：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 JP：54試合中26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 JP：54試合中26勝
- 対 Yasmine：47試合中25勝
- 対 Akuma：40試合中21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：91試合中43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：91試合中43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：nex-agi/nex-n2.5-mini:free