直近の対戦
敗北ランクマッチ
JU
CAJU更新：2 時間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%やーままま
Angel Devil Kingdom
MR 1,553#138,096直近10戦4–6-13直近20戦12–8+18
勝率
52%
34勝 · 31敗 · 保存済み65件
ランクマッチの対戦
65
選択中のモード
勝利
34
ランクマッチ
敗北
31
ランクマッチ
最高MR
1,604
Juri
ランクMR · Juri
ローカル 55 · インポート 0 · グラフ 55 · 保存済み対戦 116
リプレイ未リクエスト
JUCAJU差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | やーままま | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 3.6% | 19.5% | -15.9% | |
| SA3 | 47.0% | 34.8% | +12.2% | |
| CA | 13.3% | 8.9% | +4.3% | |
| ドライブガード | 17.3% | 13.4% | +3.9% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 10.9% | 7.1% | +3.8% | |
| 画面端での攻め | 10.10 | 12.24 | -2.14 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.40 | 9.20 | -1.80 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 30.9% | 31.9% | -1.0% | |
| SA1 | 36.1% | 36.7% | -0.6% | |
| ドライブアーツ | 19.0% | 19.4% | -0.4% | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.64 | -0.34 | |
| 投げ | 2.90 | 2.65 | +0.25 | |
| 投げ抜け | 0.70 | 0.46 | +0.24 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.3% | 2.0% | +0.2% | |
| 投げ被弾 | 2.30 | 2.13 | +0.17 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.27 | +0.13 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.20 | -0.10 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.13 | +0.07 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.26 | -0.06 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| ドライブパリィ | 2.10 | 2.07 | +0.03 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.09 | +0.01 | |
| 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被弾：プロフィール 0.2 · 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 0.2 · 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 0.11
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
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3.1% · 比較対象 1.8%
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.17
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 0 · 比較対象 0.17
- ジャストパリィ：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.64
- ドライブパリィ：プロフィール 2.1 · 比較対象 2.01
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 2026/09/06 · 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 Luke：95試合中37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 Luke：95試合中37勝
- 対 Ken：60試合中23勝
- 対 JP：52試合中33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：21試合中10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：21試合中10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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free