直近の対戦
JUぷるるたん
ランクMR · Juri
ローカル 86 · インポート 0 · グラフ 86 · 保存済み対戦 86
| 傾向 | ぷるるたん | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| CA | 32.0% | 8.9% | +23.1% | |
| SA2 | 0.0% | 19.5% | -19.5% | |
| SA3 | 29.3% | 34.8% | -5.5% | |
| ドライブラッシュ(キャンセル) | 36.3% | 31.9% | +4.4% | |
| 画面端での攻め | 9.50 | 12.24 | -2.74 | |
| SA1 | 38.7% | 36.7% | +1.9% | |
| ドライブガード | 14.4% | 13.4% | +1.0% | |
| 投げ | 3.60 | 2.65 | +0.95 | |
| ドライブアーツ | 18.6% | 19.4% | -0.8% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.90 | 9.20 | +0.70 | |
| ドライブパリィ | 2.60 | 2.07 | +0.53 | |
| 投げ被弾 | 2.60 | 2.13 | +0.47 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.64 | -0.34 | |
| 投げ抜け | 0.80 | 0.46 | +0.34 | |
| ドライブラッシュ(パリィ) | 7.5% | 7.1% | +0.3% | |
| ドライブインパクト消費 | 2.4% | 2.0% | +0.3% | |
| スタン被弾 | 0.20 | 0.04 | +0.16 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.20 | -0.10 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.27 | -0.07 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.26 | -0.06 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.13 | -0.03 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.09 | +0.01 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.09 | +0.01 |
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。
Juri · 直近100試合
改善するポイント
守りの判断を見直す
ジャストパリィ:プロフィール 0.3 · 比較対象 0.64
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
- ジャストパリィ:プロフィール 0.3 · 比較対象 0.64
- ドライブパリィ:プロフィール 2.4 · 比較対象 2.01
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 0.1 · 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被弾:プロフィール 0.1 · 比較対象 0.08
- パニッシュカウンター成功:プロフィール 0.1 · 比較対象 0.11
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め:プロフィール 8.4 · 比較対象 12
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
- 画面端での攻め:プロフィール 8.4 · 比較対象 12
- 画面端に追い込まれた時間:プロフィール 9.9 · 比較対象 9.08
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
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 0.2 · 比較対象 0.24
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 0.2 · 比較対象 0.24
- ドライブインパクト消費:プロフィール 2% · 比較対象 1.8%
近距離のパターンを探る
投げ抜け:プロフィール 0.7 · 比較対象 0.4
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
- 投げ抜け:プロフィール 0.7 · 比較対象 0.4
- 投げ:プロフィール 3.5 · 比較対象 2.58
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Yasmine:29試合中11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 Yasmine:29試合中11勝
- 対 Ken:26試合中15勝
- 対 Alex:22試合中8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

