直近の対戦
勝利ランクマッチ
MA
AK
LU更新：13 時間前
CrossPlatform
JapanC69%
CrossPlatformJapanC69%ごーーーく
You've Got This, Juri!
LP 21,559直近10戦6–4直近20戦11–9
勝率
42%
132勝 · 182敗 · 保存済み314件
ランクマッチの対戦
314
選択中のモード
勝利
132
ランクマッチ
敗北
182
ランクマッチ
最高LP
21,559
Luke
ランクLP · Luke
このキャラクターのLP推移
リプレイ未リクエスト
MAAKLU差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | ごーーーく | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 7.2% | 37.3% | -30.1% | |
| SA1 | 51.6% | 30.6% | +21.0% | |
| SA3 | 17.7% | 34.2% | -16.4% | |
| ドライブインパクト消費 | 10.4% | 1.4% | +9.0% | |
| ドライブガード | 21.0% | 13.2% | +7.8% | |
| CA | 4.0% | 9.2% | -5.1% | |
| ドライブアーツ | 21.6% | 16.7% | +4.9% | |
| 画面端での攻め | 9.20 | 13.55 | -4.35 | |
| 投げ | 4.90 | 2.43 | +2.47 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 9.8% | 7.6% | +2.1% | |
| ドライブパリィ | 3.50 | 1.80 | +1.70 | |
| 投げ被弾 | 3.30 | 2.01 | +1.29 | |
| ドライブインパクト | 1.30 | 0.19 | +1.11 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.90 | 0.08 | +0.82 | |
| ドライブリバーサル | 0.90 | 0.20 | +0.70 | |
| SA2 | 26.6% | 26.0% | +0.6% | |
| ジャストパリィ | 1.20 | 0.69 | +0.51 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.50 | 0.06 | +0.44 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.10 | 8.74 | +0.36 | |
| 投げ抜け | 0.70 | 0.37 | +0.33 | |
| スタン被弾 | 0.20 | 0.06 | +0.14 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.22 | -0.12 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.07 | +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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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。
Mai · 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 0.9 · 比較対象 0.18
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 0.9 · 比較対象 0.18
- ジャストパリィ：プロフィール 1.2 · 比較対象 0.73
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 0.5 · 比較対象 0.07
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 0.5 · 比較対象 0.07
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 9.2 · 比較対象 13.25
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 9.2 · 比較対象 13.25
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 9.1 · 比較対象 9.06
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 2026/09/13 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free
このプレイヤーへの対策
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 0.18
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 0.18
- ジャストパリィ：プロフィール 1.2 · 比較対象 0.73
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 0.5 · 比較対象 0.07
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 0.5 · 比較対象 0.07
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Elena：14試合中3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：14試合中3勝
- 対 Ken：13試合中6勝
- 対 M. Bison：17試合中8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 2026/09/13 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free