直近の対戦
勝利カスタムルーム
YA
JU
DE更新：18 時間前
Steam
JapanC97%
SteamJapanC97%あずまおう
GG
LP 22,791直近10戦4–6直近20戦9–11
勝率
50%
67勝 · 67敗 · 保存済み134件
ランクマッチの対戦
134
選択中のモード
勝利
67
ランクマッチ
敗北
67
ランクマッチ
最高LP
22,891
Dee Jay
ランクLP · Dee Jay
このキャラクターのLP推移
リプレイ未リクエスト
YAJUDE差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | あずまおう | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| CA | 32.1% | 8.7% | +23.4% | |
| ドライブアーツ | 12.8% | 24.7% | -11.9% | |
| SA1 | 24.5% | 36.2% | -11.7% | |
| SA2 | 11.3% | 21.3% | -10.0% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 32.1% | 23.0% | +9.2% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 5.10 | 9.11 | -4.01 | |
| ドライブインパクト消費 | 3.6% | 1.8% | +1.8% | |
| SA3 | 32.1% | 33.8% | -1.7% | |
| 投げ被弾 | 3.50 | 2.20 | +1.30 | |
| ドライブガード | 13.8% | 15.1% | -1.2% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 9.9% | 8.9% | +1.0% | |
| ドライブパリィ | 0.90 | 1.76 | -0.86 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.57 | -0.37 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.09 | +0.21 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.19 | -0.19 | |
| 投げ | 2.20 | 2.38 | -0.18 | |
| 投げ抜け | 0.60 | 0.43 | +0.17 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.25 | -0.15 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.13 | +0.07 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.24 | +0.06 | |
| 画面端での攻め | 12.20 | 12.23 | -0.03 | |
| 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。
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。
Dee Jay · 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
守りの判断を見直す
投げ被弾：プロフィール 3.6 · 比較対象 2.2
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
- 投げ被弾：プロフィール 3.6 · 比較対象 2.2
- 投げ抜け：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.43
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 1.8 · 比較対象 2.38
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 1.8 · 比較対象 2.38
- 投げ被弾：プロフィール 3.6 · 比較対象 2.2
- 投げ抜け：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.43
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 2026/09/12 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free
このプレイヤーへの対策
攻める前に守り方を探る
投げ抜け：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.43
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.43
- 投げ被弾：プロフィール 3.6 · 比較対象 2.2
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 1.8 · 比較対象 2.38
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 1.8 · 比較対象 2.38
- 投げ被弾：プロフィール 3.6 · 比較対象 2.2
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Akuma：34試合中16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 Akuma：34試合中16勝
- 対 Alex：14試合中6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 2026/09/12 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free