直近の対戦
敗北ランクマッチ
JA
LUJA
CrossPlatform
United StatesC100%Nova
Let's Do This
MR 1,459#348,049直近10戦6–4+7直近20戦13–7+37
勝率
47%
63勝 · 71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
63
ランクマッチ
敗北
71
ランクマッチ
最高MR
1,512
Jamie
ランクMR · Jamie
ローカル 134 · インポート 0 · グラフ 134 · 保存済み対戦 134
リプレイ未リクエスト
JALUJA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Nova | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 18.4% | 29.0% | -10.7% | |
| CA | 20.4% | 9.8% | +10.6% | |
| SA3 | 46.9% | 39.7% | +7.2% | |
| SA2 | 14.3% | 21.4% | -7.1% | |
| ドライブアーツ | 18.6% | 23.2% | -4.6% | |
| 画面端での攻め | 12.50 | 14.89 | -2.39 | |
| ドライブガード | 12.7% | 11.0% | +1.7% | |
| ドライブパリィ | 3.10 | 1.78 | +1.32 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.60 | 8.56 | -0.96 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 33.3% | 33.8% | -0.5% | |
| 投げ | 2.90 | 2.40 | +0.50 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.67 | -0.37 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 5.5% | 5.7% | -0.3% | |
| ドライブインパクト消費 | 1.5% | 1.4% | +0.2% | |
| 投げ被弾 | 2.30 | 2.15 | +0.15 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.20 | +0.10 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| ドライブリバーサル | 0.20 | 0.26 | -0.06 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.21 | -0.01 | |
| 投げ抜け | 0.40 | 0.40 | 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。
Jamie · 直近100試合
改善するポイント
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 3.1 · 比較対象 1.7
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 3.1 · 比較対象 1.7
- ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.6
ゲージ消費の目的を決める
SA1：プロフィール 18.4% · 比較対象 30%
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 18.4% · 比較対象 30%
- SA2：プロフィール 14.3% · 比較対象 21.4%
- CA：プロフィール 20.4% · 比較対象 10.1%
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 2026/08/26 · 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
ドライブパリィ：プロフィール 3.1 · 比較対象 1.7
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
- ドライブパリィ：プロフィール 3.1 · 比較対象 1.7
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Akuma：169試合中99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：169試合中99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 2026/08/26 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free