Jamie
更新:2 週間前SteamSteamJapanJapanC100%

Flor

You Gotta Start Somewhere
ランク 40
MR 1,601#83,453
直近10戦5–5-2直近20戦11–9+10
勝率
50%
18勝 · 18敗 · 保存済み36件
ランクマッチの対戦
36
選択中のモード
勝利
18
ランクマッチ
敗北
18
ランクマッチ
最高MR
1,630
Jamie

ランクMR · Jamie

ローカル 36 · インポート 0 · グラフ 36 · 保存済み対戦 100

直近の対戦

勝利カジュアル

リプレイ未リクエスト
Jamie
Flor · Jamie
Rashid
対戦相手 · Rashidガン待ちしても上手くならない

プレイスタイル比較

Jamieの上位30人とプレイ傾向を比較

ベンチマーク更新:2026/09/17 1:23

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

Jamie
FlorのJamieベンチマーク

抽出したJamieの上位30人の平均的なプレイ傾向と比較します。

blaz 2g 2368 · DFM竹内ジョン(新婚) 2170 · ナイト894@Twitch 2163 · Kazunoko 2158 · ゆーけー 2138 · ほか25人

差の絶対値が大きい順23項目
傾向Florトップ層 トップ層
SA144.3%31.5%+12.8%
SA212.9%21.0%-8.2%
CA5.7%8.5%-2.8%
画面端での攻め17.7015.38+2.32
SA337.1%38.9%-1.8%
ドライブラッシュ(キャンセル)34.7%33.1%+1.6%
ドライブラッシュ(パリィ)4.9%6.3%-1.4%
ドライブガード10.4%11.8%-1.4%
ドライブアーツ22.8%23.4%-0.5%
投げ抜け0.900.38+0.52
投げ被弾2.202.00+0.20
画面端に追い込まれた時間7.807.99-0.19
ドライブパリィ2.001.85+0.15
ジャストパリィ0.600.71-0.11
投げ2.502.41+0.09
スタン成功0.000.08-0.08
スタン被弾0.000.07-0.07
ドライブリバーサル0.200.27-0.07
パニッシュカウンター被弾0.100.07+0.03
ドライブインパクト消費1.4%1.4%-0.0%
パニッシュカウンター成功0.100.08+0.02
ドライブインパクト0.200.21-0.01
パリィ中に投げられた回数0.200.20+0.00
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。

Jamie · 直近100試合

改善するポイント

  1. 守りの判断を見直す

    投げ抜け:プロフィール 0.9 · 比較対象 0.42

    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
    • 投げ抜け:プロフィール 0.9 · 比較対象 0.42
    • 投げ被弾:プロフィール 2.2 · 比較対象 1.97
    • ドライブパリィ:プロフィール 2 · 比較対象 1.7
  2. 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 0.07

    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 0.07
    • 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
  3. 勝敗をまたいで判断を比べる

    保存済みの直近ランクマッチ:36試合中18勝

    保存された直近の試合から2勝と2敗を選び、判断が変わる場面を探します。戦績だけでは結果が変化した理由はわかりません。

    試してみよう

    次の5試合で試す判断を一つ書き出します。勝敗だけで練習を評価せず、実行できたかと何が起きたかを振り返りましょう。

    根拠となる統計
    • 保存済みの直近ランクマッチ:36試合中18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 2026/09/05 · AI:z-ai/glm-5.2:free

このプレイヤーへの対策

  1. 近距離のパターンを探る

    投げ抜け:プロフィール 0.9 · 比較対象 0.42

    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 0.9 · 比較対象 0.42
    • 投げ被弾:プロフィール 2.2 · 比較対象 1.97
  2. 対戦成績を調査の手がかりにする

    対 Ken:20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 Ken:20試合中11勝
    • 対 Ingrid:20試合中13勝
  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:36試合中18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:36試合中18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 2026/09/05 · AI:z-ai/glm-5.2:free

Public data

Public statistics and datasets

Results from 100 of 100 stored matches. Explore the datasets for the full saved history.

Results in stored match sample

1 row
Wins
68games
Losses
32games
Draws
0games
Games
100games
Win rate (draw = half win)
68%
Field definitions 5 fields
Wins
Wins · games. wins
Losses
Losses · games. losses
Draws
Draws · games. draws
Games
Games · games. total
Win rate (draw = half win)
Win rate (draw = half win) · percent. winRate Displayed to two decimal places; JSON retains full precision.

Current saved character ratings

17 rows

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Current saved character ratings. 17 rows on page 1; 17 rows total.
CharacterMRMR pointsLPLP pointsDetails
Ryu0-1
Details for Current saved character ratings, row 1
Character ID
1
Luke1,48967,049
Details for Current saved character ratings, row 2
Character ID
2
Zangief0-1
Details for Current saved character ratings, row 3
Character ID
6
JP0-1
Details for Current saved character ratings, row 4
Character ID
7
Dhalsim0-1
Details for Current saved character ratings, row 5
Character ID
8
Cammy0-1
Details for Current saved character ratings, row 6
Character ID
9
Ken0-1
Details for Current saved character ratings, row 7
Character ID
10
Dee Jay0-1
Details for Current saved character ratings, row 8
Character ID
11
Juri0-1
Details for Current saved character ratings, row 9
Character ID
16
Guile0-1
Details for Current saved character ratings, row 10
Character ID
18
Ed0-1
Details for Current saved character ratings, row 11
Character ID
19
Jamie1,601146,748
Details for Current saved character ratings, row 12
Character ID
21
Akuma0-1
Details for Current saved character ratings, row 13
Character ID
22
Sagat0-1
Details for Current saved character ratings, row 14
Character ID
25
M. Bison0-1
Details for Current saved character ratings, row 15
Character ID
26
Terry0-1
Details for Current saved character ratings, row 16
Character ID
27
Mai0-1
Details for Current saved character ratings, row 17
Character ID
28
Field definitions 4 fields
Character ID
Character ID · identifier. characterId
Character
Character · text. character
MR
Master Rating · MR points. mr
LP
League Points · LP points. lp

Last saved update: .

Latest saved profile; local results cover at most the newest 10,000 stored matches across all modes.

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選択はこの端末に180日間保存されます。分析を無効にすると、読み込み済みの分析機能を停止するためページが再読み込みされます。

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