直近の対戦
勝利ランクマッチ
LI
JPLI更新：5 時間前
Steam
JapanM100%
SteamJapanM100%相模五郎六郎六十八郎五郎三郎
Let's Do This
LP 8,944直近10戦9–1直近20戦15–5
勝率
56%
56勝 · 44敗 · 保存済み100件
ランクマッチの対戦
100
選択中のモード
勝利
56
ランクマッチ
敗北
44
ランクマッチ
最高LP
8,944
Lily
ランクLP · Lily
このキャラクターのLP推移
リプレイ未リクエスト
LIJPLI差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 相模五郎六郎六十八郎五郎三郎 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 1.4% | 43.9% | -42.4% | |
| SA3 | 60.9% | 24.1% | +36.7% | |
| ドライブアーツ | 54.6% | 21.8% | +32.8% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 0.9% | 29.4% | -28.5% | |
| CA | 30.4% | 8.4% | +22.1% | |
| SA2 | 7.2% | 23.6% | -16.3% | |
| ドライブガード | 5.7% | 12.6% | -6.9% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 4.60 | 10.55 | -5.95 | |
| ドライブインパクト消費 | 7.6% | 2.1% | +5.5% | |
| 画面端での攻め | 4.70 | 8.87 | -4.17 | |
| ドライブパリィ | 0.10 | 1.96 | -1.86 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 4.9% | 6.0% | -1.1% | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.90 | 0.14 | +0.76 | |
| 投げ | 1.80 | 2.52 | -0.72 | |
| ジャストパリィ | 0.00 | 0.65 | -0.65 | |
| 投げ抜け | 0.00 | 0.55 | -0.55 | |
| ドライブインパクト | 0.70 | 0.24 | +0.46 | |
| 投げ被弾 | 2.00 | 2.35 | -0.35 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.32 | -0.32 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.40 | 0.17 | +0.23 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.26 | -0.16 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.08 | -0.08 | |
| 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。
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。
Lily · 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 0.7 · 比較対象 0.24
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 0.7 · 比較対象 0.24
- ドライブインパクト消費：プロフィール 7.6% · 比較対象 2.1%
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 0.17
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 0.17
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.9 · 比較対象 0.14
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 1.8 · 比較対象 2.52
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 1.8 · 比較対象 2.52
- 投げ被弾：プロフィール 2 · 比較対象 2.35
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 2026/09/16 · 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 Zangief：39試合中16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 Zangief：39試合中16勝
- 対 Ken：40試合中18勝
- 対 Char 253：393試合中162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：98試合中54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：98試合中54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 2026/09/16 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free