直近の対戦
勝利ランクマッチ
CH
LUCH更新：20 時間前
Steam
Japanクラブ · mirtosIPPAC100%
SteamJapanクラブ · mirtosIPPAC100%和傍屋☎@Twitch
You've Got This, Juri!
MR 1,573#116,139直近10戦5–50直近20戦10–100
勝率
50%
170勝 · 173敗 · 保存済み343件
ランクマッチの対戦
343
選択中のモード
勝利
170
ランクマッチ
敗北
173
ランクマッチ
最高MR
1,725
Chun-Li
ランクMR · Chun-Li
ローカル 343 · インポート 0 · グラフ 343 · 保存済み対戦 446
リプレイ未リクエスト
CHLUCH差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 和傍屋☎@Twitch | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 52.3% | 31.7% | +20.6% | |
| SA1 | 18.5% | 34.5% | -16.0% | |
| SA3 | 20.0% | 26.2% | -6.2% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 35.1% | 40.1% | -5.1% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 7.0% | 5.0% | +2.0% | |
| CA | 9.2% | 7.6% | +1.7% | |
| 画面端での攻め | 9.90 | 11.27 | -1.37 | |
| ドライブアーツ | 15.6% | 16.9% | -1.3% | |
| ドライブパリィ | 0.80 | 1.64 | -0.84 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.40 | 9.57 | +0.83 | |
| 投げ | 1.80 | 2.39 | -0.59 | |
| 投げ被弾 | 2.60 | 2.08 | +0.52 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.57 | -0.47 | |
| ドライブガード | 9.7% | 10.2% | -0.5% | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.17 | -0.17 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.6% | 1.4% | +0.2% | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.40 | -0.10 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.16 | -0.06 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.22 | -0.02 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.10 | -0.00 |
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。
Chun-Li · 直近100試合
改善するポイント
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 1.3 · 比較対象 2.39
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 1.3 · 比較対象 2.39
- 投げ被弾：プロフィール 2 · 比較対象 2.08
- 投げ抜け：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.4
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 0.1 · 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 0.1 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1% · 比較対象 1.4%
特定の組み合わせで繰り返す場面を研究する
対 Luke：305試合中161勝
引用された対戦成績を、見る映像を選ぶ手がかりにします。複数の敗戦で繰り返す判断を探し、勝った試合とも比較しましょう。
試してみようそのキャラクター相手に繰り返す状況を一つ選び、練習で別の対応を確認します。次の5試合でその判断を記録しましょう。
根拠となる統計
- 対 Luke：305試合中161勝
- 対 Ryu：300試合中160勝
- 対 Yasmine：250試合中129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 2026/09/10 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini: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 0.1 · 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 0.1 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1% · 比較対象 1.4%
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Luke：305試合中161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 Luke：305試合中161勝
- 対 Ryu：300試合中160勝
- 対 Yasmine：250試合中129勝
再現性のある反撃機会を探す
パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.09
統計は調査の手がかりです。その間合いで反撃できると確認済みの行動を探し、見た目だけで隙があると判断しないようにしましょう。
試してみよう対象の行動が出たら確認済みの反撃を試します。相手がその行動をやめたら、無理に狙わず通常の間合い管理に戻りましょう。
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 0.1 · 比較対象 0.09
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 2026/09/10 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free