直近の対戦
勝利ランクマッチ
RY
JURY更新：1 週間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%HI-JPN
Let's Do This
MR 1,780#11,911直近10戦5–5-4直近20戦10–10-2
勝率
48%
44勝 · 48敗 · 保存済み92件
ランクマッチの対戦
92
選択中のモード
勝利
44
ランクマッチ
敗北
48
ランクマッチ
最高MR
1,797
Ryu
ランクMR · Ryu
ローカル 92 · インポート 0 · グラフ 92 · 保存済み対戦 92
リプレイ未リクエスト
RYJURY差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | HI-JPN | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 55.4% | 34.9% | +20.5% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 17.1% | 36.4% | -19.4% | |
| SA2 | 1.5% | 20.3% | -18.7% | |
| ドライブアーツ | 35.9% | 18.9% | +17.0% | |
| SA3 | 30.8% | 35.4% | -4.7% | |
| 画面端での攻め | 6.40 | 10.94 | -4.54 | |
| ドライブガード | 8.0% | 11.9% | -3.9% | |
| CA | 12.3% | 9.4% | +2.9% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.90 | 8.58 | +2.32 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.9% | 1.1% | +1.8% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 4.7% | 6.4% | -1.7% | |
| 投げ | 1.20 | 2.20 | -1.00 | |
| ドライブパリィ | 0.90 | 1.69 | -0.79 | |
| 投げ被弾 | 2.80 | 2.06 | +0.74 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.16 | +0.24 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.08 | +0.22 | |
| ジャストパリィ | 0.50 | 0.71 | -0.21 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.07 | +0.13 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.21 | -0.11 | |
| 投げ抜け | 0.50 | 0.44 | +0.06 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.15 | -0.05 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.05 | +0.05 |
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。
Ryu · 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 0.07
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 0.07
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.3 · 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 10.9 · 比較対象 8.58
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 10.9 · 比較対象 8.58
- 画面端での攻め：プロフィール 6.4 · 比較対象 10.94
近距離の選択を振り返る
投げ被弾：プロフィール 2.8 · 比較対象 2.06
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
- 投げ被弾：プロフィール 2.8 · 比較対象 2.06
- 投げ：プロフィール 1.2 · 比較対象 2.2
- 投げ抜け：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.44
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 2026/09/06 · 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：156試合中86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：156試合中86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：82試合中39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：82試合中39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 0.3 · 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 0.3 · 比較対象 0.08
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.07
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 2026/09/06 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free