直近の対戦
勝利ランクマッチ
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replayer · Random
RA
A.更新：15 時間前
Steam
South KoreaC100%
SteamSouth KoreaC100%replayer
You've Got This, Juri!
MR 1,635#56,572直近10戦8–2+42直近20戦13–7+48
勝率
65%
17勝 · 9敗 · 保存済み26件
ランクマッチの対戦
26
選択中のモード
勝利
17
ランクマッチ
敗北
9
ランクマッチ
最高MR
1,635
A.K.I.
ランクMR · A.K.I.
ローカル 25 · インポート 0 · グラフ 25 · 保存済み対戦 30
リプレイ未リクエスト
RAA.差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | replayer | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 64.0% | 30.7% | +33.3% | |
| SA1 | 12.0% | 39.0% | -27.0% | |
| SA2 | 2.0% | 21.6% | -19.6% | |
| CA | 22.0% | 8.7% | +13.3% | |
| ドライブアーツ | 12.8% | 21.9% | -9.1% | |
| 画面端での攻め | 8.40 | 11.64 | -3.24 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 24.8% | 23.3% | +1.5% | |
| ドライブガード | 17.8% | 16.3% | +1.5% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.90 | 9.56 | -0.66 | |
| 投げ | 1.70 | 2.33 | -0.63 | |
| ドライブリバーサル | 0.80 | 0.40 | +0.40 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.4% | 1.8% | -0.4% | |
| ドライブパリィ | 2.20 | 1.85 | +0.35 | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.57 | -0.17 | |
| 投げ被弾 | 2.50 | 2.33 | +0.17 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.22 | -0.12 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.00 | 0.10 | -0.10 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.30 | -0.10 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 10.3% | 10.3% | +0.1% | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| 投げ抜け | 0.60 | 0.56 | +0.04 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.08 | +0.02 |
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。
A.K.I. · 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成功：プロフィール 0 · 比較対象 0.1
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成功：プロフィール 0 · 比較対象 0.1
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.09
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 0.8 · 比較対象 0.4
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 0.8 · 比較対象 0.4
- ドライブパリィ：プロフィール 2.2 · 比較対象 1.85
- ジャストパリィ：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.57
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 1.7 · 比較対象 2.33
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 1.7 · 比較対象 2.33
- 投げ被弾：プロフィール 2.5 · 比較対象 2.33
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 2026/09/16 · 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
投げ被弾：プロフィール 2.5 · 比較対象 2.33
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 2.5 · 比較対象 2.33
- 投げ抜け：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.56
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 0.2 · 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 0.2 · 比較対象 0.09
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Char 253：294試合中152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 253：294試合中152勝
- 対 Akuma：30試合中18勝
- 対 Ken：25試合中13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 2026/09/16 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free