直近の対戦
敗北ランクマッチ
CH
ALCH更新：18 時間前
Steam
JapanM97%
SteamJapanM97%AQxx
Flowing Elegance
MR 1,319#594,953直近10戦2–8-47直近20戦5–15-78
勝率
34%
21勝 · 40敗 · 保存済み61件
ランクマッチの対戦
61
選択中のモード
勝利
21
ランクマッチ
敗北
40
ランクマッチ
最高MR
1,486
Chun-Li
ランクMR · Chun-Li
ローカル 61 · インポート 49 · グラフ 61 · 保存済み対戦 167
リプレイ未リクエスト
CHALCH差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | AQxx | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 40.4% | 31.7% | +8.6% | |
| SA3 | 19.3% | 26.2% | -6.9% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 35.5% | 40.1% | -4.6% | |
| ドライブインパクト消費 | 3.4% | 1.4% | +2.0% | |
| ドライブアーツ | 18.6% | 16.9% | +1.8% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 3.4% | 5.0% | -1.6% | |
| 画面端での攻め | 9.90 | 11.27 | -1.37 | |
| SA1 | 33.3% | 34.5% | -1.1% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.90 | 9.57 | -0.67 | |
| ドライブガード | 9.6% | 10.2% | -0.6% | |
| CA | 7.0% | 7.6% | -0.6% | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.57 | -0.27 | |
| ドライブパリィ | 1.90 | 1.64 | +0.26 | |
| 投げ被弾 | 2.30 | 2.08 | +0.22 | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.40 | -0.20 | |
| 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被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.10 | +0.10 | |
| 投げ | 2.30 | 2.39 | -0.09 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.17 | -0.07 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.22 | -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。
Chun-Li · 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被弾：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.09
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 0.09
守りの判断を見直す
ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.57
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
- ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.57
- ドライブパリィ：プロフィール 1.9 · 比較対象 1.64
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.17
ゲージ消費の目的を決める
SA2：プロフィール 40.4% · 比較対象 31.7%
実際のゲージを見ながら消費判断を5回振り返ります。何を得て、どの選択肢が残ったかを記録しましょう。使用割合だけでは効率を測れません。
試してみよう使い慣れた連係で、ゲージを使う形と温存する形を練習します。結果と残量を比べ、それぞれに適した状況を決めましょう。
根拠となる統計
- SA2：プロフィール 40.4% · 比較対象 31.7%
- SA1：プロフィール 33.3% · 比較対象 34.5%
- SA3：プロフィール 19.3% · 比較対象 26.2%
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 2026/09/13 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview: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 Char 253：147試合中60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 Char 253：147試合中60勝
- 対 Elena：26試合中16勝
- 対 Akuma：23試合中7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 0.2 · 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 0.2 · 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 2026/09/13 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free