直近の対戦
勝利ランクマッチ
JA
CAJA更新：4 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%おーもり
Martial Arts Master
MR 1,557#126,687直近10戦5–5+4直近20戦9–11-12
勝率
52%
36勝 · 33敗 · 保存済み69件
ランクマッチの対戦
69
選択中のモード
勝利
36
ランクマッチ
敗北
33
ランクマッチ
最高MR
1,569
Jamie
ランクMR · Jamie
ローカル 68 · インポート 0 · グラフ 68 · 保存済み対戦 69
リプレイ未リクエスト
JACAJA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | おーもり | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 5.1% | 21.4% | -16.3% | |
| SA3 | 53.2% | 39.7% | +13.4% | |
| CA | 19.0% | 9.8% | +9.1% | |
| ドライブアーツ | 15.2% | 23.2% | -8.0% | |
| SA1 | 22.8% | 29.0% | -6.3% | |
| ドライブガード | 15.0% | 11.0% | +4.0% | |
| ドライブパリィ | 4.00 | 1.78 | +2.22 | |
| 画面端での攻め | 13.30 | 14.89 | -1.59 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.7% | 1.4% | +1.3% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 34.7% | 33.8% | +0.8% | |
| ドライブリバーサル | 0.90 | 0.26 | +0.64 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.1% | 5.7% | +0.4% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.90 | 8.56 | +0.34 | |
| ジャストパリィ | 0.90 | 0.67 | +0.23 | |
| 投げ | 2.60 | 2.40 | +0.20 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.21 | +0.19 | |
| 投げ被弾 | 2.30 | 2.15 | +0.15 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.07 | +0.13 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| 投げ抜け | 0.40 | 0.40 | 0.00 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.20 | 0.00 |
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。
Jamie · 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 · 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 · 比較対象 0.08
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.07
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 4 · 比較対象 1.7
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
- ドライブパリィ：プロフィール 4 · 比較対象 1.7
- ジャストパリィ：プロフィール 0.9 · 比較対象 0.6
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.9 · 比較対象 0.24
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：69試合中36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：69試合中36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-pro: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 · 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 · 比較対象 0.08
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.07
攻める前に守り方を探る
ドライブリバーサル：プロフィール 0.9 · 比較対象 0.24
使い慣れた攻めを一度試し、実際の反応を観察します。その結果から次の選択を変え、行動回数から成功率を推測しないようにしましょう。
試してみよう理解している状況で普段の打撃・投げの選択を試します。同じ反応が続く時だけ狙いを絞り、相手が対応したらタイミングを変えるか仕切り直しましょう。
根拠となる統計
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.9 · 比較対象 0.24
- ドライブパリィ：プロフィール 4 · 比較対象 1.7
- ジャストパリィ：プロフィール 0.9 · 比較対象 0.6
近距離のパターンを探る
投げ被弾：プロフィール 2.3 · 比較対象 1.97
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
- 投げ被弾：プロフィール 2.3 · 比較対象 1.97
- 投げ：プロフィール 2.6 · 比較対象 2.38
- 投げ抜け：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.42
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-pro:free