直近の対戦
JUまくのうち
ランクMR · Juri
ローカル 527 · インポート 793 · グラフ 1304 · 保存済み対戦 690
| 傾向 | まくのうち | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ(キャンセル) | 11.0% | 31.9% | -20.9% | |
| SA1 | 54.8% | 36.7% | +18.0% | |
| SA2 | 1.7% | 19.5% | -17.8% | |
| ドライブアーツ | 30.1% | 19.4% | +10.6% | |
| ドライブガード | 21.9% | 13.4% | +8.5% | |
| SA3 | 27.0% | 34.8% | -7.9% | |
| CA | 16.5% | 8.9% | +7.6% | |
| ドライブラッシュ(パリィ) | 13.6% | 7.1% | +6.5% | |
| ドライブインパクト消費 | 4.6% | 2.0% | +2.5% | |
| 画面端での攻め | 11.30 | 12.24 | -0.94 | |
| ドライブパリィ | 2.90 | 2.07 | +0.83 | |
| 投げ | 3.20 | 2.65 | +0.55 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.60 | 9.20 | +0.40 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.46 | -0.36 | |
| ドライブインパクト | 0.60 | 0.27 | +0.33 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.13 | +0.17 | |
| スタン被弾 | 0.20 | 0.04 | +0.16 | |
| ドライブリバーサル | 0.30 | 0.20 | +0.10 | |
| 投げ被弾 | 2.20 | 2.13 | +0.07 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.26 | -0.06 | |
| ジャストパリィ | 0.60 | 0.64 | -0.04 | |
| 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
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 0.6 · 比較対象 0.24
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 0.6 · 比較対象 0.24
- ドライブインパクト消費:プロフィール 4% · 比較対象 1.8%
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 0.11
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 0.11
- パニッシュカウンター被弾:プロフィール 0.3 · 比較対象 0.08
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 2026/07/15 · 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 Ryu:142試合中81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 Ryu:142試合中81勝
- 対 Luke:149試合中73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:21試合中9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:21試合中9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 2026/07/15 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

