直近の対戦
勝利ランクマッチ
JU
TEJU更新：5 時間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%まりきょろす
You've Got This, Juri!
LP 9,348直近10戦4–6直近20戦9–11
勝率
43%
94勝 · 125敗 · 保存済み219件
ランクマッチの対戦
219
選択中のモード
勝利
94
ランクマッチ
敗北
125
ランクマッチ
最高LP
9,498
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
JUTEJU差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | まりきょろす | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 9.5% | 36.7% | -27.2% | |
| CA | 33.3% | 8.9% | +24.4% | |
| SA3 | 55.6% | 34.8% | +20.7% | |
| SA2 | 1.6% | 19.5% | -17.9% | |
| ドライブアーツ | 5.4% | 19.4% | -14.0% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 44.8% | 31.9% | +12.9% | |
| ドライブガード | 2.4% | 13.4% | -11.1% | |
| 画面端での攻め | 5.00 | 12.24 | -7.24 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 1.4% | 7.1% | -5.7% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 5.50 | 9.20 | -3.70 | |
| ドライブインパクト消費 | 5.5% | 2.0% | +3.5% | |
| ドライブパリィ | 0.10 | 2.07 | -1.97 | |
| 投げ | 4.40 | 2.65 | +1.75 | |
| 投げ被弾 | 3.30 | 2.13 | +1.17 | |
| ジャストパリィ | 0.00 | 0.64 | -0.64 | |
| 投げ抜け | 0.80 | 0.46 | +0.34 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.40 | 0.09 | +0.31 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.40 | 0.13 | +0.27 | |
| ドライブインパクト | 0.50 | 0.27 | +0.23 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.20 | -0.20 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.26 | -0.16 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.09 | -0.09 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.04 | -0.04 |
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 0.4 · 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 0.4 · 比較対象 0.08
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 2.01
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 0.1 · 比較対象 2.01
- ジャストパリィ：プロフィール 0 · 比較対象 0.64
- ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.17
ゲージ消費の目的を決める
SA3：プロフィール 57.4% · 比較対象 34.6%
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
- SA3：プロフィール 57.4% · 比較対象 34.6%
- CA：プロフィール 36.8% · 比較対象 9.9%
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
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 0.5 · 比較対象 0.24
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 0.5 · 比較対象 0.24
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Yasmine：44試合中18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 Yasmine：44試合中18勝
- 対 Ryu：39試合中16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：100試合中46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：100試合中46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