直近の対戦
敗北ランクマッチ
JP
LUJP更新：9 時間前
CrossPlatform
Japanクラブ · GoodMannerClubC100%
CrossPlatformJapanクラブ · GoodMannerClubC100%海底撈月
You've Got This, Juri!
MR 1,739#18,923直近10戦4–6-20直近20戦11–9+13
勝率
50%
94勝 · 95敗 · 保存済み189件
ランクマッチの対戦
189
選択中のモード
勝利
94
ランクマッチ
敗北
95
ランクマッチ
最高MR
1,766
JP
ランクMR · JP
ローカル 189 · インポート 107 · グラフ 292 · 保存済み対戦 189
リプレイ未リクエスト
JPLUJP差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 海底撈月 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 68.0% | 56.6% | +11.4% | |
| SA1 | 8.2% | 19.2% | -11.0% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 14.8% | 23.1% | -8.4% | |
| ドライブアーツ | 39.9% | 32.1% | +7.8% | |
| 画面端での攻め | 8.30 | 10.77 | -2.47 | |
| ドライブガード | 15.0% | 12.8% | +2.2% | |
| SA3 | 17.2% | 19.2% | -2.0% | |
| CA | 6.6% | 5.0% | +1.6% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 13.50 | 12.04 | +1.46 | |
| ドライブパリィ | 3.40 | 2.07 | +1.33 | |
| 投げ | 1.10 | 1.97 | -0.87 | |
| ジャストパリィ | 1.40 | 0.79 | +0.61 | |
| 投げ抜け | 0.90 | 0.39 | +0.51 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.7% | 2.1% | -0.4% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.1% | 6.5% | -0.4% | |
| 投げ被弾 | 2.40 | 2.13 | +0.27 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.41 | -0.21 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.34 | -0.04 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.13 | -0.03 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.13 | -0.03 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| スタン成功 | 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。
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。
JP · 直近100試合
改善するポイント
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 0.2 · 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 0.2 · 比較対象 0.08
画面端に至る経緯を追う
画面端に追い込まれた時間：プロフィール 16.3 · 比較対象 12.04
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
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 16.3 · 比較対象 12.04
- 画面端での攻め：プロフィール 7.6 · 比較対象 10.77
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
再現性のある反撃機会を探す
パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.08
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被弾：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.08
近距離のパターンを探る
投げ抜け：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.39
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 0.6 · 比較対象 0.39
- 投げ：プロフィール 1.4 · 比較対象 1.97
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：100試合中51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：100試合中51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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free