直近の対戦
勝利ランクマッチ
LU
ZALU更新：15 時間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%_k'_
Not Here to Play Games
MR 1,712#24,873直近10戦6–4+16直近20戦9–11-14
勝率
50%
56勝 · 56敗 · 保存済み112件
ランクマッチの対戦
112
選択中のモード
勝利
56
ランクマッチ
敗北
56
ランクマッチ
最高MR
1,740
Luke
ランクMR · Luke
ローカル 112 · インポート 0 · グラフ 112 · 保存済み対戦 174
リプレイ未リクエスト
LUZALU差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | _k'_ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 9.9% | 26.9% | -17.0% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 52.8% | 37.0% | +15.8% | |
| SA1 | 39.6% | 30.0% | +9.6% | |
| SA3 | 40.7% | 33.7% | +6.9% | |
| 画面端での攻め | 6.90 | 13.81 | -6.91 | |
| ドライブガード | 8.7% | 13.7% | -5.0% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 3.7% | 7.7% | -4.0% | |
| ドライブアーツ | 12.5% | 16.3% | -3.9% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 11.80 | 8.85 | +2.95 | |
| 投げ | 1.80 | 2.35 | -0.55 | |
| CA | 9.9% | 9.4% | +0.5% | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.77 | -0.37 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.2% | 1.4% | -0.3% | |
| スタン被弾 | 0.20 | 0.07 | +0.13 | |
| ドライブパリィ | 2.00 | 1.87 | +0.13 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.22 | -0.12 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.21 | -0.11 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.20 | -0.10 | |
| 投げ抜け | 0.50 | 0.46 | +0.04 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| 投げ被弾 | 2.10 | 2.11 | -0.01 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.10 | -0.00 |
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。
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 0.2 · 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 0.2 · 比較対象 0.06
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.08
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 12 · 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 12 · 比較対象 8.74
- 画面端での攻め：プロフィール 6.9 · 比較対象 13.55
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 2.43
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 2.43
- 投げ抜け：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.37
- 投げ被弾：プロフィール 2.1 · 比較対象 2.01
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 2026/09/14 · 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：108試合中58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：108試合中58勝
- 対 Char 253：946試合中544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：23試合中8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：23試合中8勝
近距離のパターンを探る
投げ抜け：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.37
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 0.6 · 比較対象 0.37
- 投げ被弾：プロフィール 2.1 · 比較対象 2.01
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 2026/09/14 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free