Ryu
更新:2 日前CrossPlatformCrossPlatformJapanJapanクラブ · SYGYOUSOC100%

修行僧@YouTube配信中

Let's Do This
ランク 36MR 1,423#496,440
直近10戦6–4+18直近20戦7–13-43
勝率
45%
41勝 · 50敗 · 保存済み91件
ランクマッチの対戦
91
選択中のモード
勝利
41
ランクマッチ
敗北
50
ランクマッチ
最高MR
1,560
Ryu

ランクMR · Ryu

ローカル 91 · インポート 0 · グラフ 91 · 保存済み対戦 91

直近の対戦

勝利ランクマッチ

リプレイ未リクエスト
Ryu
修行僧@YouTube配信中 · Ryu
Alex
対戦相手 · Alexkei-goma

プレイスタイル比較

Ryuの上位30人とプレイ傾向を比較

ベンチマーク更新:2026/09/06 19:23

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。 · データの詳細

Ryu
修行僧@YouTube配信中のRyuベンチマーク

抽出したRyuの上位30人の平均的なプレイ傾向と比較します。

Shuto 2279 · Sahara 2204 · hinao 2167 · Tigger 2164 · sdfsdf 2136 · ほか25人

差の絶対値が大きい順23項目
傾向修行僧@YouTube配信中トップ層 トップ層
SA362.8%35.4%+27.4%
SA19.3%34.9%-25.6%
SA20.0%20.3%-20.3%
CA27.9%9.4%+18.5%
ドライブラッシュ(キャンセル)25.8%36.4%-10.6%
ドライブラッシュ(パリィ)10.6%6.4%+4.1%
ドライブガード15.3%11.9%+3.5%
ドライブインパクト消費4.4%1.1%+3.2%
画面端での攻め9.1010.94-1.84
投げ被弾3.302.06+1.24
画面端に追い込まれた時間9.508.58+0.92
投げ抜け1.300.44+0.86
投げ1.402.20-0.80
ジャストパリィ0.100.71-0.61
ドライブアーツ19.2%18.9%+0.3%
スタン成功0.300.05+0.25
ドライブインパクト0.400.16+0.24
ドライブリバーサル0.000.15-0.15
パリィ中に投げられた回数0.100.21-0.11
ドライブパリィ1.801.69+0.11
スタン被弾0.100.05+0.05
パニッシュカウンター被弾0.100.07+0.03
パニッシュカウンター成功0.100.08+0.02
統計を練習に活かす

対戦プラン

直近100試合

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。

Ryu · 直近100試合

改善するポイント

  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 0.1 · 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 0.1 · 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
  2. 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 0.3 · 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 0.3 · 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 1.1%
  3. 近距離の選択を振り返る

    投げ:プロフィール 1.4 · 比較対象 2.2

    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 1.4 · 比較対象 2.2
    • 投げ抜け:プロフィール 1.2 · 比較対象 0.44
    • 投げ被弾:プロフィール 3.2 · 比較対象 2.06

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-pro:free

このプレイヤーへの対策

  1. 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 0.3 · 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 0.3 · 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 1.1%
  2. 近距離のパターンを探る

    投げ:プロフィール 1.4 · 比較対象 2.2

    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:プロフィール 1.4 · 比較対象 2.2
    • 投げ抜け:プロフィール 1.2 · 比較対象 0.44
    • 投げ被弾:プロフィール 3.2 · 比較対象 2.06
  3. 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:78試合中34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:78試合中34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:nex-agi/nex-n2.5-pro:free

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