直近の対戦
勝利ランクマッチ
JAJAJA更新：10 時間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%success
The Master Jamie Lifestyle
MR 1,636#54,621直近10戦6–4+17直近20戦10–10+1
勝率
50%
62勝 · 61敗 · 保存済み123件
ランクマッチの対戦
123
選択中のモード
勝利
62
ランクマッチ
敗北
61
ランクマッチ
最高MR
1,646
Jamie
ランクMR · Jamie
ローカル 123 · インポート 0 · グラフ 123 · 保存済み対戦 155
リプレイ未リクエスト
JAJAJA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | success | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 20.8% | 29.0% | -8.2% | |
| SA3 | 47.2% | 39.7% | +7.5% | |
| ドライブアーツ | 29.5% | 23.2% | +6.2% | |
| CA | 15.3% | 9.8% | +5.4% | |
| SA2 | 16.7% | 21.4% | -4.7% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.40 | 8.56 | -1.16 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 32.9% | 33.8% | -1.0% | |
| ドライブインパクト消費 | 2.0% | 1.4% | +0.7% | |
| 画面端での攻め | 14.30 | 14.89 | -0.59 | |
| 投げ抜け | 0.00 | 0.40 | -0.40 | |
| 投げ | 2.00 | 2.40 | -0.40 | |
| 投げ被弾 | 1.90 | 2.15 | -0.25 | |
| ドライブガード | 10.7% | 11.0% | -0.2% | |
| ジャストパリィ | 0.50 | 0.67 | -0.17 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.26 | -0.16 | |
| ドライブパリィ | 1.70 | 1.78 | -0.08 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 5.7% | 5.7% | -0.1% | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| スタン被弾 | 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 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.20 | 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。
Jamie · 直近100試合
改善するポイント
勝敗をまたいで判断を比べる
保存済みの直近ランクマッチ：94試合中48勝
保存された直近の試合から2勝と2敗を選び、判断が変わる場面を探します。戦績だけでは結果が変化した理由はわかりません。
試してみよう次の5試合で試す判断を一つ書き出します。勝敗だけで練習を評価せず、実行できたかと何が起きたかを振り返りましょう。
根拠となる統計
- 保存済みの直近ランクマッチ：94試合中48勝
近距離の選択を振り返る
投げ抜け：プロフィール 0 · 比較対象 0.42
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
- 投げ抜け：プロフィール 0 · 比較対象 0.42
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.24
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 0.1 · 比較対象 0.24
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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free
このプレイヤーへの対策
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：94試合中48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：94試合中48勝
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Char 253：457試合中223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 253：457試合中223勝
- 対 Luke：56試合中27勝
- 対 Alex：35試合中12勝
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 0.2
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 0.2
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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free