直近の対戦
敗北ランクマッチ
MA
GUMA更新：5 日前
Steam
Australiaクラブ · BrisbaneFGCC100%
SteamAustraliaクラブ · BrisbaneFGCC100%Cathode
Go Beyond the Battle!
MR 1,391#523,965直近10戦1–9-33直近20戦5–15-29
勝率
31%
15勝 · 33敗 · 保存済み48件
ランクマッチの対戦
48
選択中のモード
勝利
15
ランクマッチ
敗北
33
ランクマッチ
最高MR
1,441
Mai
ランクMR · Mai
ローカル 48 · インポート 0 · グラフ 48 · 保存済み対戦 116
リプレイ未リクエスト
MAGUMA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Cathode | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 42.1% | 54.6% | -12.5% | |
| SA2 | 31.0% | 20.2% | +10.8% | |
| 画面端での攻め | 8.20 | 12.99 | -4.79 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 2.9% | 7.5% | -4.6% | |
| ドライブガード | 9.5% | 13.4% | -4.0% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 32.1% | 29.4% | +2.7% | |
| ドライブインパクト消費 | 4.0% | 1.3% | +2.7% | |
| CA | 7.9% | 6.6% | +1.3% | |
| ドライブアーツ | 24.0% | 22.7% | +1.3% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.30 | 9.32 | +0.98 | |
| 投げ | 1.60 | 2.49 | -0.89 | |
| SA3 | 19.0% | 18.6% | +0.4% | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.70 | -0.40 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.46 | -0.36 | |
| ドライブパリィ | 1.60 | 1.87 | -0.27 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.07 | +0.23 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.19 | -0.19 | |
| 投げ被弾 | 2.10 | 2.23 | -0.13 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.19 | +0.11 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.10 | +0.10 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.26 | -0.06 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 |
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。
Mai · 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 0.3 · 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 0.3 · 比較対象 0.08
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 0.3 · 比較対象 0.16
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 0.3 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 4% · 比較対象 1.2%
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 1.6 · 比較対象 2.57
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 1.6 · 比較対象 2.57
- 投げ被弾：プロフィール 2.1 · 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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free
このプレイヤーへの対策
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 0.3 · 比較対象 0.08
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 0.3 · 比較対象 0.08
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 0.16
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 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 4% · 比較対象 1.2%
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：48試合中15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：48試合中15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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free