直近の対戦
敗北ランクマッチ
MA
RY
JU更新：15 時間前
Steam
OtherC100%
SteamOtherC100%Rabith@YouTube
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直近10戦1–9直近20戦1–16-14
勝率
6%
1勝 · 16敗 · 保存済み17件
ランクマッチの対戦
17
選択中のモード
勝利
1
ランクマッチ
敗北
16
ランクマッチ
最高MR
1,519
Juri
ランクMR · Juri
ローカル 2 · インポート 0 · グラフ 2 · 保存済み対戦 17
リプレイ未リクエスト
MARYJU差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Rabith@YouTube | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 3.1% | 16.9% | -13.9% | |
| SA1 | 48.0% | 38.3% | +9.6% | |
| 画面端での攻め | 7.10 | 12.56 | -5.46 | |
| ドライブインパクト消費 | 7.2% | 2.0% | +5.3% | |
| CA | 14.3% | 9.8% | +4.5% | |
| ドライブアーツ | 15.8% | 18.9% | -3.1% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 30.2% | 32.9% | -2.6% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 6.50 | 8.68 | -2.18 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 8.2% | 7.0% | +1.2% | |
| ドライブリバーサル | 1.00 | 0.20 | +0.80 | |
| ドライブガード | 14.0% | 13.4% | +0.7% | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.75 | -0.65 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.41 | -0.31 | |
| 投げ | 3.00 | 2.72 | +0.28 | |
| ドライブインパクト | 0.50 | 0.26 | +0.24 | |
| ドライブパリィ | 1.80 | 2.03 | -0.23 | |
| SA3 | 34.7% | 34.9% | -0.2% | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.10 | +0.20 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.12 | +0.18 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.09 | -0.09 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.28 | -0.08 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| 投げ被弾 | 2.10 | 2.13 | -0.03 |
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。
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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
ドライブリバーサル：プロフィール 1 · 比較対象 0.2
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 · 比較対象 0.2
- ドライブパリィ：プロフィール 1.8 · 比較対象 2.03
- ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.75
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 0.3 · 比較対象 0.1
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 0.3 · 比較対象 0.1
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.12
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 0.5 · 比較対象 0.26
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 0.5 · 比較対象 0.26
- ドライブインパクト消費：プロフィール 7.2% · 比較対象 2%
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 2026/09/16 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro: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 0.5 · 比較対象 0.26
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 0.5 · 比較対象 0.26
- ドライブインパクト消費：プロフィール 7.2% · 比較対象 2%
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 0.3 · 比較対象 0.1
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 0.3 · 比較対象 0.1
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 3 · 比較対象 2.72
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：プロフィール 3 · 比較対象 2.72
- 投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.41
- 投げ被弾：プロフィール 2.1 · 比較対象 2.13
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 2026/09/16 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free