直近の対戦
勝利ランクマッチ
JU
MAJU更新：23 時間前
Steam
JapanM100%
SteamJapanM100%maki_aramaki
You've Got This, Juri!
直近10戦4–6直近20戦8–12
勝率
39%
100勝 · 159敗 · 保存済み259件
ランクマッチの対戦
259
選択中のモード
勝利
100
ランクマッチ
敗北
159
ランクマッチ
最高LP
5,427
Juri
ランクLP · Juri
このキャラクターのLP推移
リプレイ未リクエスト
JUMAJU差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | maki_aramaki | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 1.9% | 32.9% | -30.9% | |
| ドライブインパクト消費 | 21.3% | 2.0% | +19.3% | |
| SA2 | 0.0% | 16.9% | -16.9% | |
| ドライブアーツ | 33.1% | 18.9% | +14.2% | |
| SA3 | 47.6% | 34.9% | +12.7% | |
| ドライブガード | 3.2% | 13.4% | -10.2% | |
| SA1 | 44.8% | 38.3% | +6.4% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 2.80 | 8.68 | -5.88 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 2.8% | 7.0% | -4.2% | |
| 画面端での攻め | 9.10 | 12.56 | -3.46 | |
| CA | 7.6% | 9.8% | -2.2% | |
| ドライブパリィ | 0.00 | 2.03 | -2.03 | |
| ドライブインパクト | 1.70 | 0.26 | +1.44 | |
| 投げ | 1.30 | 2.72 | -1.42 | |
| パニッシュカウンター成功 | 1.00 | 0.12 | +0.88 | |
| ジャストパリィ | 0.00 | 0.75 | -0.75 | |
| ドライブリバーサル | 0.80 | 0.20 | +0.60 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.60 | 0.10 | +0.50 | |
| 投げ被弾 | 2.60 | 2.13 | +0.47 | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.41 | -0.21 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.28 | -0.18 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.09 | -0.09 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.06 | -0.06 |
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。
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 0.8 · 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 0.8 · 比較対象 0.08
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.11
ドライブインパクトの目的を明確にする
ドライブインパクト：プロフィール 1.2 · 比較対象 0.25
ドライブインパクトを5回振り返り、使った状況と結果を記録します。有効な使い方は残し、平均回数に合わせるより失敗の共通点を調べましょう。
試してみようダミーの別スロットにドライブインパクトと通常の攻撃を記録し、混ぜて再生します。現在のゲージ状況で使える対応を見分けて練習しましょう。
根拠となる統計
- ドライブインパクト：プロフィール 1.2 · 比較対象 0.25
- ドライブインパクト消費：プロフィール 16.7% · 比較対象 1.8%
守りの判断を見直す
投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.43
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.43
- 投げ被弾：プロフィール 2.5 · 比較対象 2.11
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 2026/09/11 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free
このプレイヤーへの対策
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 1.2 · 比較対象 0.25
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 1.2 · 比較対象 0.25
- ドライブインパクト消費：プロフィール 16.7% · 比較対象 1.8%
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 0.8 · 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 0.8 · 比較対象 0.22
- ドライブパリィ：プロフィール 0.6 · 比較対象 2.09
- ジャストパリィ：プロフィール 0 · 比較対象 0.74
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 1.2 · 比較対象 2.67
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 1.2 · 比較対象 2.67
- 投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.43
- 投げ被弾：プロフィール 2.5 · 比較対象 2.11
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 2026/09/11 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free