直近の対戦
敗北ランクマッチ
RY
MARY更新：7 日前
CrossPlatform
JapanC100%
CrossPlatformJapanC100%moro
Tonight@midnight=die
LP 21,042直近10戦3–7直近20戦10–10
勝率
59%
55勝 · 39敗 · 保存済み94件
ランクマッチの対戦
94
選択中のモード
勝利
55
ランクマッチ
敗北
39
ランクマッチ
最高LP
22,399
Ryu
ランクLP · Ryu
このキャラクターのLP推移
リプレイ未リクエスト
RYMARY差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | moro | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 0.0% | 19.3% | -19.3% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 20.3% | 38.7% | -18.4% | |
| CA | 25.7% | 8.9% | +16.7% | |
| ドライブインパクト消費 | 7.8% | 1.1% | +6.8% | |
| 画面端での攻め | 5.70 | 11.48 | -5.78 | |
| ドライブアーツ | 13.7% | 18.8% | -5.1% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 9.8% | 5.8% | +3.9% | |
| ドライブガード | 14.0% | 11.3% | +2.8% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 11.40 | 8.74 | +2.66 | |
| SA1 | 36.5% | 34.2% | +2.3% | |
| ドライブリバーサル | 1.10 | 0.11 | +0.99 | |
| 投げ被弾 | 3.00 | 2.07 | +0.93 | |
| 投げ | 1.70 | 2.29 | -0.59 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.75 | -0.55 | |
| ドライブインパクト | 0.70 | 0.16 | +0.54 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.40 | 0.07 | +0.33 | |
| ドライブパリィ | 1.40 | 1.71 | -0.31 | |
| SA3 | 37.8% | 37.6% | +0.3% | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.45 | -0.25 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.07 | +0.23 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.22 | -0.02 |
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。
Ryu · 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 0.16
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 0.7 · 比較対象 0.16
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 1.1 · 比較対象 0.15
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 1.1 · 比較対象 0.15
- ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.71
ゲージ消費の目的を決める
SA2：プロフィール 0% · 比較対象 20.3%
実際のゲージを見ながら消費判断を5回振り返ります。何を得て、どの選択肢が残ったかを記録しましょう。使用割合だけでは効率を測れません。
試してみよう使い慣れた連係で、ゲージを使う形と温存する形を練習します。結果と残量を比べ、それぞれに適した状況を決めましょう。
根拠となる統計
- SA2：プロフィール 0% · 比較対象 20.3%
- CA：プロフィール 25.7% · 比較対象 9.4%
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：dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
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 0.08
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 0.4 · 比較対象 0.08
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 0.7 · 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 0.7 · 比較対象 0.16
攻める前に守り方を探る
ドライブリバーサル：プロフィール 1.1 · 比較対象 0.15
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 1.1 · 比較対象 0.15
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