直近の対戦
勝利ランクマッチ
LU
M.LU更新：4 日前
CrossPlatform
Japanクラブ · MisoCrabM100%
CrossPlatformJapanクラブ · MisoCrabM100%椎瑠_しいる
Chose the Wrong Guy to Mess With!
MR 1,208#596,583直近10戦4–6-13直近20戦8–12-25
勝率
49%
65勝 · 67敗 · 保存済み132件
ランクマッチの対戦
132
選択中のモード
勝利
65
ランクマッチ
敗北
67
ランクマッチ
最高MR
1,360
Luke
ランクMR · Luke
ローカル 132 · インポート 0 · グラフ 132 · 保存済み対戦 205
リプレイ未リクエスト
LUM.LU差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 椎瑠_しいる | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 14.7% | 34.2% | -19.5% | |
| SA2 | 35.3% | 26.0% | +9.3% | |
| 画面端での攻め | 4.50 | 13.55 | -9.05 | |
| SA1 | 38.2% | 30.6% | +7.6% | |
| ドライブアーツ | 24.2% | 16.7% | +7.5% | |
| ドライブガード | 9.0% | 13.2% | -4.2% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 4.1% | 7.6% | -3.5% | |
| CA | 11.8% | 9.2% | +2.6% | |
| ドライブインパクト消費 | 3.3% | 1.4% | +1.9% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 35.6% | 37.3% | -1.7% | |
| 投げ | 3.40 | 2.43 | +0.97 | |
| 投げ被弾 | 2.40 | 2.01 | +0.39 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.10 | 8.74 | +0.36 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.40 | 0.06 | +0.34 | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.69 | -0.29 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.37 | -0.27 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.08 | +0.22 | |
| ドライブパリィ | 1.60 | 1.80 | -0.20 | |
| ドライブリバーサル | 0.40 | 0.20 | +0.20 | |
| スタン被弾 | 0.20 | 0.06 | +0.14 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.19 | +0.11 | |
| 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 |
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
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 0.17
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 0.17
- ドライブインパクト消費：プロフィール 7.3% · 比較対象 1.3%
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 0.5 · 比較対象 0.08
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 0.5 · 比較対象 0.08
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.06
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 0.9 · 比較対象 1.82
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
- ドライブパリィ：プロフィール 0.9 · 比較対象 1.82
- ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.71
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.2
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 2026/09/06 · 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 253：410試合中205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 253：410試合中205勝
- 対 Ryu：47試合中29勝
- 対 Ken：21試合中9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：31試合中17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：31試合中17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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free