直近の対戦
敗北ランクマッチ
JU
RYJU更新：1 日前
Steam
OtherC100%
SteamOtherC100%寝堕詩なお☯
Little by Little
MR 1,658#44,281直近10戦5–5+3直近20戦11–9+23
勝率
54%
60勝 · 52敗 · 保存済み112件
ランクマッチの対戦
112
選択中のモード
勝利
60
ランクマッチ
敗北
52
ランクマッチ
最高MR
1,689
Juri
ランクMR · Juri
ローカル 107 · インポート 131 · グラフ 235 · 保存済み対戦 192
リプレイ未リクエスト
JURYJU差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 寝堕詩なお☯ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 6.9% | 19.5% | -12.6% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 42.1% | 31.9% | +10.3% | |
| SA1 | 44.8% | 36.7% | +8.1% | |
| ドライブアーツ | 12.8% | 19.4% | -6.6% | |
| CA | 14.9% | 8.9% | +6.0% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 9.6% | 7.1% | +2.5% | |
| SA3 | 33.3% | 34.8% | -1.5% | |
| 画面端での攻め | 10.90 | 12.24 | -1.34 | |
| ドライブガード | 14.5% | 13.4% | +1.0% | |
| 投げ | 2.00 | 2.65 | -0.65 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.60 | 9.20 | -0.60 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.64 | -0.34 | |
| ドライブパリィ | 1.90 | 2.07 | -0.17 | |
| スタン被弾 | 0.20 | 0.04 | +0.16 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.26 | -0.16 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.46 | -0.16 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.9% | 2.0% | -0.1% | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.27 | -0.07 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.13 | -0.03 | |
| 投げ被弾 | 2.10 | 2.13 | -0.03 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.09 | +0.01 | |
| ドライブリバーサル | 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。
Juri · 直近100試合
改善するポイント
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 0.3 · 比較対象 0.24
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 0.3 · 比較対象 0.24
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 1.6 · 比較対象 2.58
近距離のやり取りを5回確認します。投げの機会、投げの試行、防御の選択を分けて見ましょう。集計回数だけでは正解を判断できません。
試してみよう繰り返す状況で打撃と投げをダミーに記録し、選んだ対応を練習します。実戦でも意識して判断できているか確認しましょう。
根拠となる統計
- 投げ：プロフィール 1.6 · 比較対象 2.58
- 投げ被弾：プロフィール 1.6 · 比較対象 2.07
- 投げ抜け：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.4
ゲージ消費の目的を決める
SA3：プロフィール 23.5% · 比較対象 34.6%
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 23.5% · 比較対象 34.6%
- SA1：プロフィール 50.4% · 比較対象 39.6%
- CA：プロフィール 9.6% · 比較対象 9.9%
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 2026/09/07 · 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 Char 253：556試合中292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 Char 253：556試合中292勝
- 対 Yasmine：60試合中18勝
- 対 Alex：45試合中23勝
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 0.3 · 比較対象 0.24
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 0.3 · 比較対象 0.24
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 1.6 · 比較対象 2.58
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 1.6 · 比較対象 2.58
- 投げ抜け：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.4
- 投げ被弾：プロフィール 1.6 · 比較対象 2.07
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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free