直近の対戦
勝利ランクマッチ
JU
YAJU更新：6 時間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%トマトホーク
Observer
LP 21,106直近10戦5–5直近20戦11–9
勝率
47%
135勝 · 151敗 · 保存済み286件
ランクマッチの対戦
286
選択中のモード
勝利
135
ランクマッチ
敗北
151
ランクマッチ
最高LP
21,106
Juri
ランクLP · Juri
このキャラクターのLP推移
リプレイ未リクエスト
JUYAJU差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | トマトホーク | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 0.0% | 19.5% | -19.5% | |
| SA3 | 44.4% | 34.8% | +9.6% | |
| CA | 16.0% | 8.9% | +7.1% | |
| 画面端での攻め | 7.30 | 12.24 | -4.94 | |
| SA1 | 39.5% | 36.7% | +2.8% | |
| ドライブガード | 11.0% | 13.4% | -2.5% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 29.8% | 31.9% | -2.1% | |
| ドライブアーツ | 21.4% | 19.4% | +2.0% | |
| 投げ被弾 | 3.30 | 2.13 | +1.17 | |
| ドライブインパクト消費 | 3.0% | 2.0% | +1.0% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.10 | 9.20 | +0.90 | |
| ドライブパリィ | 1.20 | 2.07 | -0.87 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.64 | -0.54 | |
| 投げ | 2.40 | 2.65 | -0.25 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.09 | +0.21 | |
| 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 | 0.60 | 0.46 | +0.14 | |
| 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 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 7.0% | 7.1% | -0.1% | |
| 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 |
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
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 0.3 · 比較対象 0.09
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 0.3 · 比較対象 0.09
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.13
近距離の選択を振り返る
投げ被弾：プロフィール 3.3 · 比較対象 2.13
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
- 投げ被弾：プロフィール 3.3 · 比較対象 2.13
- 投げ：プロフィール 2.4 · 比較対象 2.65
- 投げ抜け：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.46
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：100試合中48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：100試合中48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-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 0.3 · 比較対象 0.09
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 0.3 · 比較対象 0.09
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.13
攻める前に守り方を探る
投げ被弾：プロフィール 3.3 · 比較対象 2.13
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
- 投げ被弾：プロフィール 3.3 · 比較対象 2.13
- 投げ抜け：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.46
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Char 253：1,022試合中475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 253：1,022試合中475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-pro:free