直近の対戦
敗北ランクマッチ
YA?
対戦相手 · Randomスルメイカ
CH更新：5 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%tororo420
Sorry about That!
MR 1,717#20,965直近10戦3–7-13直近20戦8–12-11
勝率
49%
23勝 · 24敗 · 保存済み47件
ランクマッチの対戦
47
選択中のモード
勝利
23
ランクマッチ
敗北
24
ランクマッチ
最高MR
1,717
Chun-Li
ランクMR · Chun-Li
ローカル 45 · インポート 0 · グラフ 45 · 保存済み対戦 95
リプレイ未リクエスト
YACH差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | tororo420 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 27.7% | 40.1% | -12.4% | |
| SA3 | 20.6% | 26.2% | -5.6% | |
| CA | 12.7% | 7.6% | +5.1% | |
| ドライブアーツ | 20.7% | 16.9% | +3.8% | |
| ドライブガード | 13.6% | 10.2% | +3.5% | |
| SA2 | 34.9% | 31.7% | +3.2% | |
| SA1 | 31.7% | 34.5% | -2.7% | |
| ドライブインパクト消費 | 3.9% | 1.4% | +2.4% | |
| 画面端での攻め | 9.40 | 11.27 | -1.87 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.8% | 5.0% | +1.8% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.80 | 9.57 | +1.23 | |
| ドライブパリィ | 2.40 | 1.64 | +0.76 | |
| 投げ被弾 | 2.50 | 2.08 | +0.42 | |
| ドライブインパクト | 0.50 | 0.16 | +0.34 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.40 | 0.10 | +0.30 | |
| 投げ抜け | 0.70 | 0.40 | +0.30 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.50 | 0.22 | +0.28 | |
| ジャストパリィ | 0.80 | 0.57 | +0.23 | |
| 投げ | 2.50 | 2.39 | +0.11 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.17 | -0.07 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.09 | +0.01 |
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。
Chun-Li · 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 0.5 · 比較対象 0.16
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 0.5 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3.9% · 比較対象 1.4%
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 2.5 · 比較対象 2.39
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 2.5 · 比較対象 2.39
- 投げ抜け：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.4
- 投げ被弾：プロフィール 2.5 · 比較対象 2.08
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 2.4 · 比較対象 1.64
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 2.4 · 比較対象 1.64
- ジャストパリィ：プロフィール 0.8 · 比較対象 0.57
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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini: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 0.5 · 比較対象 0.16
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 0.5 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3.9% · 比較対象 1.4%
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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free
Cammy · 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 0.5 · 比較対象 0.16
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 0.5 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3.9% · 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 0.4 · 比較対象 0.09
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 0.09
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.06
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 2.5 · 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 2.5 · 比較対象 2.43
- 投げ抜け：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.35
- 投げ被弾：プロフィール 2.5 · 比較対象 2.13
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 2026/09/09 · 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 0.5 · 比較対象 0.16
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 0.5 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3.9% · 比較対象 1.3%
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 0.4 · 比較対象 0.09
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 0.4 · 比較対象 0.09
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.06
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 2.4 · 比較対象 1.56
使い慣れた攻めを一度試し、実際の反応を観察します。その結果から次の選択を変え、行動回数から成功率を推測しないようにしましょう。
試してみよう理解している状況で普段の打撃・投げの選択を試します。同じ反応が続く時だけ狙いを絞り、相手が対応したらタイミングを変えるか仕切り直しましょう。
根拠となる統計
- ドライブパリィ：プロフィール 2.4 · 比較対象 1.56
- ジャストパリィ：プロフィール 0.8 · 比較対象 0.54
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.18
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 2026/09/09 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free