直近の対戦
勝利カスタムルーム
JU
RAJU更新：6 時間前
CrossPlatform
Japanクラブ · CaramelPopcornC100%
CrossPlatformJapanクラブ · CaramelPopcornC100%charo8251
Sadistic Streak
MR 1,541#155,468直近10戦6–4+11直近20戦13–7+52
勝率
65%
22勝 · 12敗 · 保存済み34件
ランクマッチの対戦
34
選択中のモード
勝利
22
ランクマッチ
敗北
12
ランクマッチ
最高MR
1,562
Juri
ランクMR · Juri
ローカル 34 · インポート 0 · グラフ 34 · 保存済み対戦 86
リプレイ未リクエスト
JURAJU差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | charo8251 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 24.6% | 34.8% | -10.2% | |
| SA2 | 24.6% | 19.5% | +5.1% | |
| SA1 | 41.5% | 36.7% | +4.8% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 27.9% | 31.9% | -4.0% | |
| 画面端での攻め | 8.40 | 12.24 | -3.84 | |
| ドライブアーツ | 23.0% | 19.4% | +3.6% | |
| ドライブガード | 16.6% | 13.4% | +3.1% | |
| ドライブパリィ | 3.70 | 2.07 | +1.63 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 5.7% | 7.1% | -1.4% | |
| ドライブインパクト消費 | 1.4% | 2.0% | -0.6% | |
| CA | 9.2% | 8.9% | +0.3% | |
| 投げ被弾 | 2.30 | 2.13 | +0.17 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.27 | -0.17 | |
| 投げ | 2.80 | 2.65 | +0.15 | |
| 投げ抜け | 0.60 | 0.46 | +0.14 | |
| ドライブリバーサル | 0.30 | 0.20 | +0.10 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.09 | -0.09 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| ジャストパリィ | 0.70 | 0.64 | +0.06 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.26 | +0.04 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.13 | -0.03 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.09 | +0.01 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.20 | 9.20 | 0.00 |
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 0.2 · 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 0.1 · 比較対象 0.11
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 2.7 · 比較対象 2.09
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
- ドライブパリィ：プロフィール 2.7 · 比較対象 2.09
- ジャストパリィ：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.74
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.22
ゲージ消費の目的を決める
SA1：プロフィール 42.4% · 比較対象 36.8%
実際のゲージを見ながら消費判断を5回振り返ります。何を得て、どの選択肢が残ったかを記録しましょう。使用割合だけでは効率を測れません。
試してみよう使い慣れた連係で、ゲージを使う形と温存する形を練習します。結果と残量を比べ、それぞれに適した状況を決めましょう。
根拠となる統計
- SA1：プロフィール 42.4% · 比較対象 36.8%
- SA2：プロフィール 22.2% · 比較対象 20.4%
- CA：プロフィール 3% · 比較対象 9.2%
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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview: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 0.4 · 比較対象 0.22
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 0.4 · 比較対象 0.22
- ドライブパリィ：プロフィール 2.7 · 比較対象 2.09
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Akuma：90試合中43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：90試合中43勝
- 対 Luke：65試合中27勝
- 対 Ken：30試合中18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：29試合中20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：29試合中20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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free