直近の対戦
敗北ランクマッチ
LU
ALLU更新：10 時間前
Steam
JapanM100%
SteamJapanM100%シユスケ
Chose the Wrong Guy to Mess With!
MR 1,698#36,113直近10戦4–6-19直近20戦9–11-19
勝率
50%
62勝 · 61敗 · 保存済み123件
ランクマッチの対戦
123
選択中のモード
勝利
62
ランクマッチ
敗北
61
ランクマッチ
最高MR
1,839
Luke
ランクMR · Luke
ローカル 106 · インポート 0 · グラフ 106 · 保存済み対戦 123
リプレイ未リクエスト
LUALLU差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | シユスケ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 15.2% | 37.3% | -22.1% | |
| SA1 | 17.2% | 30.6% | -13.4% | |
| CA | 19.0% | 9.2% | +9.8% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 17.0% | 7.6% | +9.4% | |
| ドライブガード | 21.6% | 13.2% | +8.4% | |
| 画面端での攻め | 7.40 | 13.55 | -6.15 | |
| ドライブインパクト消費 | 6.2% | 1.4% | +4.8% | |
| SA3 | 37.9% | 34.2% | +3.8% | |
| 投げ | 4.70 | 2.43 | +2.27 | |
| ドライブアーツ | 16.1% | 16.7% | -0.6% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.30 | 8.74 | +0.56 | |
| 投げ抜け | 0.90 | 0.37 | +0.53 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.69 | -0.49 | |
| ドライブインパクト | 0.60 | 0.19 | +0.41 | |
| ドライブパリィ | 1.40 | 1.80 | -0.40 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.40 | 0.08 | +0.32 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.06 | +0.24 | |
| SA2 | 25.9% | 26.0% | -0.2% | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.20 | -0.10 | |
| 投げ被弾 | 2.10 | 2.01 | +0.09 | |
| 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 |
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
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成功：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.08
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成功：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.08
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.06
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 0.6 · 比較対象 0.19
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 0.6 · 比較対象 0.19
- ドライブインパクト消費：プロフィール 5.3% · 比較対象 1.4%
画面端に至る経緯を追う
画面端に追い込まれた時間：プロフィール 10.5 · 比較対象 8.74
画面端に追い込まれた場面を5回確認します。最後の脱出だけでなく、その前に位置を失った判断を探し、端攻めに成功した場面も比べましょう。
試してみよう繰り返す位置関係を練習で再現し、普段の対応と隙を抑えた選択を比較します。次の対戦で端に追い込まれる頻度が変わるか確認しましょう。
根拠となる統計
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 10.5 · 比較対象 8.74
- 画面端での攻め：プロフィール 7.4 · 比較対象 13.55
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
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Luke：116試合中53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：116試合中53勝
- 対 Yasmine：74試合中38勝
再現性のある反撃機会を探す
パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.08
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成功：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.08
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.06
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