直近の対戦
勝利カスタムルーム
LU
AKLU更新：5 時間前
Steam
Chinaクラブ · HeHuanSertC100%
SteamChinaクラブ · HeHuanSertC100%Toru Rikiishi
Because I'm Cute, Obviously!
MR 1,469#410,384直近10戦5–5-1直近20戦10–10-3
勝率
46%
23勝 · 27敗 · 保存済み50件
ランクマッチの対戦
50
選択中のモード
勝利
23
ランクマッチ
敗北
27
ランクマッチ
最高MR
1,519
Luke
ランクMR · Luke
ローカル 50 · インポート 0 · グラフ 50 · 保存済み対戦 224
リプレイ未リクエスト
LUAKLU差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Toru Rikiishi | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 6.1% | 26.0% | -20.0% | |
| CA | 28.8% | 9.2% | +19.6% | |
| ドライブアーツ | 10.1% | 16.7% | -6.6% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 41.9% | 37.3% | +4.6% | |
| SA3 | 37.9% | 34.2% | +3.7% | |
| SA1 | 27.3% | 30.6% | -3.4% | |
| 画面端での攻め | 10.30 | 13.55 | -3.25 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 4.9% | 7.6% | -2.7% | |
| ドライブインパクト消費 | 2.2% | 1.4% | +0.8% | |
| ドライブパリィ | 2.40 | 1.80 | +0.60 | |
| 投げ | 1.90 | 2.43 | -0.53 | |
| ドライブガード | 12.8% | 13.2% | -0.4% | |
| ドライブリバーサル | 0.50 | 0.20 | +0.30 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.08 | +0.22 | |
| 投げ被弾 | 2.20 | 2.01 | +0.19 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.90 | 8.74 | +0.16 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.06 | +0.14 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.19 | +0.11 | |
| ジャストパリィ | 0.60 | 0.69 | -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 | |
| 投げ抜け | 0.40 | 0.37 | +0.03 |
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被弾：プロフィール 0 · 比較対象 0.06
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 · 比較対象 0.06
ゲージ消費の目的を決める
SA2：プロフィール 4.9% · 比較対象 26%
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 4.9% · 比較対象 26%
- ドライブアーツ：プロフィール 6.8% · 比較対象 16.7%
- ドライブラッシュ（パリィ）：プロフィール 4.1% · 比較対象 7.6%
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 11.2 · 比較対象 13.55
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
- 画面端での攻め：プロフィール 11.2 · 比較対象 13.55
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 8.7 · 比較対象 8.74
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 2026/09/04 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview: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 0.19
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 0.19
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Char 253：492試合中238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 253：492試合中238勝
- 対 Ken：103試合中61勝
- 対 Alex：102試合中52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：50試合中23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：50試合中23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 2026/09/04 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free