直近の対戦
勝利ランクマッチ
CH
LUCH更新：2 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%dicomplex
Haitani Family
MR 1,601#92,264直近10戦8–2+47直近20戦15–5+74
勝率
57%
47勝 · 35敗 · 保存済み82件
ランクマッチの対戦
82
選択中のモード
勝利
47
ランクマッチ
敗北
35
ランクマッチ
最高MR
1,634
Chun-Li
ランクMR · Chun-Li
ローカル 81 · インポート 0 · グラフ 81 · 保存済み対戦 88
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 | dicomplex | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 43.8% | 26.2% | +17.5% | |
| SA2 | 15.6% | 31.7% | -16.1% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 52.0% | 40.1% | +11.8% | |
| SA1 | 25.0% | 34.5% | -9.5% | |
| CA | 15.6% | 7.6% | +8.0% | |
| ドライブアーツ | 10.5% | 16.9% | -6.4% | |
| ドライブガード | 6.9% | 10.2% | -3.2% | |
| 画面端での攻め | 8.80 | 11.27 | -2.47 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 3.3% | 5.0% | -1.7% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.80 | 9.57 | +1.23 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.3% | 1.4% | +0.8% | |
| 投げ | 3.20 | 2.39 | +0.81 | |
| ドライブパリィ | 1.10 | 1.64 | -0.54 | |
| 投げ被弾 | 2.60 | 2.08 | +0.52 | |
| 投げ抜け | 0.70 | 0.40 | +0.30 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.57 | -0.27 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.17 | -0.17 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.16 | +0.14 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.10 | +0.10 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.22 | +0.08 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.09 | +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。
Chun-Li · 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 0.2 · 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 0.2 · 比較対象 0.16
近距離の選択を振り返る
投げ抜け：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.4
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.4
- 投げ：プロフィール 2.6 · 比較対象 2.39
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.17
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 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 2026/09/09 · 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 0.2 · 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 0.2 · 比較対象 0.16
攻める前に守り方を探る
ジャストパリィ：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.57
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
- ジャストパリィ：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.57
近距離のパターンを探る
投げ抜け：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.4
近距離での打撃、投げ、防御の実際の選択を観察します。傾向が見えてから、使い慣れた攻めの一部分だけを変えてみましょう。
試してみよう同じ反応が2回続いたら、その場面で別の選択を試します。相手が反応を変えたら、固定した癖だと思い込まず選択肢を散らしましょう。
根拠となる統計
- 投げ抜け：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.4
- 投げ：プロフィール 2.6 · 比較対象 2.39
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