直近の対戦
敗北カジュアル
JU
A.JU更新：4 日前
Steam
JapanM100%
SteamJapanM100%renge
You've Got This, Juri!
MR 1,600#92,611直近10戦7–3+31直近20戦11–9+18
勝率
57%
21勝 · 16敗 · 保存済み37件
ランクマッチの対戦
37
選択中のモード
勝利
21
ランクマッチ
敗北
16
ランクマッチ
最高MR
1,600
Juri
ランクMR · Juri
ローカル 37 · インポート 0 · グラフ 37 · 保存済み対戦 122
リプレイ未リクエスト
JUA.JU差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | renge | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 0.0% | 19.5% | -19.5% | |
| SA3 | 50.6% | 34.8% | +15.8% | |
| 画面端での攻め | 8.20 | 12.24 | -4.04 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 9.8% | 7.1% | +2.6% | |
| ドライブガード | 15.9% | 13.4% | +2.5% | |
| ドライブアーツ | 17.0% | 19.4% | -2.4% | |
| SA1 | 38.8% | 36.7% | +2.1% | |
| CA | 10.6% | 8.9% | +1.7% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 33.5% | 31.9% | +1.7% | |
| 投げ | 3.40 | 2.65 | +0.75 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.6% | 2.0% | -0.4% | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.64 | -0.34 | |
| 投げ被弾 | 1.80 | 2.13 | -0.33 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.90 | 9.20 | -0.30 | |
| ドライブパリィ | 2.20 | 2.07 | +0.13 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.20 | -0.10 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.09 | -0.09 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.13 | +0.07 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.27 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.26 | -0.06 | |
| 投げ抜け | 0.40 | 0.46 | -0.06 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 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。
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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
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 0.2 · 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 0.2 · 比較対象 0.11
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.08
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 8.2 · 比較対象 13.05
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 8.2 · 比較対象 13.05
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 8.9 · 比較対象 8.63
ゲージ消費の目的を決める
SA3：プロフィール 50.6% · 比較対象 33.5%
実際のゲージを見ながら消費判断を5回振り返ります。何を得て、どの選択肢が残ったかを記録しましょう。使用割合だけでは効率を測れません。
試してみよう使い慣れた連係で、ゲージを使う形と温存する形を練習します。結果と残量を比べ、それぞれに適した状況を決めましょう。
根拠となる統計
- SA3：プロフィール 50.6% · 比較対象 33.5%
- SA2：プロフィール 0% · 比較対象 20.4%
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：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 Elena：23試合中10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 Elena：23試合中10勝
- 対 Akuma：75試合中41勝
- 対 Ken：55試合中28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：37試合中21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：37試合中21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：dots-studio/dots-3-note-preview:free