直近の対戦
勝利ランクマッチ
LI
RYLI更新：4 時間前
Steam
JapanM100%
SteamJapanM100%ﾜﾀｻｰﾝ
You've Got This, Juri!
MR 1,517#197,804直近10戦6–4+20直近20戦10–10+6
勝率
53%
71勝 · 62敗 · 保存済み133件
ランクマッチの対戦
133
選択中のモード
勝利
71
ランクマッチ
敗北
62
ランクマッチ
最高MR
1,520
Lily
ランクMR · Lily
ローカル 133 · インポート 0 · グラフ 133 · 保存済み対戦 133
リプレイ未リクエスト
LIRYLI差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | ﾜﾀｻｰﾝ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 14.7% | 22.0% | -7.3% | |
| CA | 13.8% | 8.4% | +5.3% | |
| ドライブアーツ | 26.6% | 21.7% | +4.9% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 34.2% | 31.1% | +3.1% | |
| 画面端での攻め | 7.70 | 9.83 | -2.13 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 3.9% | 5.7% | -1.8% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.00 | 10.41 | -1.41 | |
| SA1 | 45.0% | 43.8% | +1.1% | |
| ドライブガード | 10.9% | 12.0% | -1.0% | |
| SA3 | 26.6% | 25.7% | +0.9% | |
| ドライブインパクト消費 | 2.9% | 2.1% | +0.8% | |
| 投げ | 2.00 | 2.61 | -0.61 | |
| 投げ被弾 | 1.80 | 2.32 | -0.52 | |
| ドライブリバーサル | 0.70 | 0.33 | +0.37 | |
| ドライブパリィ | 1.70 | 1.96 | -0.26 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.12 | +0.18 | |
| スタン被弾 | 0.20 | 0.04 | +0.16 | |
| ジャストパリィ | 0.50 | 0.60 | -0.10 | |
| 投げ抜け | 0.40 | 0.48 | -0.08 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.08 | -0.08 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.25 | +0.05 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.16 | +0.04 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.26 | +0.04 |
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。
Lily · 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 0.12
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 0.12
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.16
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 0.25
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 0.25
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.9% · 比較対象 2.1%
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.33
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 0.7 · 比較対象 0.33
- ドライブパリィ：プロフィール 1.7 · 比較対象 1.96
- ジャストパリィ：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.6
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 0.12
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 0.12
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.16
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 0.25
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 0.25
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.9% · 比較対象 2.1%
近距離のパターンを探る
投げ被弾：プロフィール 1.8 · 比較対象 2.32
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 1.8 · 比較対象 2.32
- 投げ抜け：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.48
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