直近の対戦
敗北カスタムルーム
MA
M.更新：4 時間前
CrossPlatform
ChinaC95%
CrossPlatformChinaC95%FrxX_NS2
Let's Do This勝率
—
0勝 · 0敗 · 保存済み0件
ランクマッチの対戦
0
選択中のモード
勝利
0
ランクマッチ
敗北
0
ランクマッチ
最高MR
—
ランクMR
ローカル 0 · インポート 0 · グラフ 0 · 保存済み対戦 22
この期間にはランクMRポイントがまだ十分ありません。
リプレイ未リクエスト
MAM.MA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | FrxX_NS2 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 7.7% | 18.6% | -10.9% | |
| SA1 | 64.6% | 54.6% | +10.0% | |
| ドライブアーツ | 14.9% | 22.7% | -7.9% | |
| SA2 | 24.6% | 20.2% | +4.4% | |
| CA | 3.1% | 6.6% | -3.5% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 32.9% | 29.4% | +3.5% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 12.30 | 9.32 | +2.98 | |
| ドライブガード | 15.6% | 13.4% | +2.2% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.8% | 7.5% | -0.7% | |
| 投げ被弾 | 2.90 | 2.23 | +0.67 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.0% | 1.3% | +0.7% | |
| ドライブパリィ | 2.40 | 1.87 | +0.53 | |
| 投げ抜け | 0.90 | 0.46 | +0.44 | |
| 投げ | 2.90 | 2.49 | +0.41 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.70 | -0.40 | |
| 画面端での攻め | 12.70 | 12.99 | -0.29 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.19 | -0.19 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.26 | -0.16 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.19 | +0.01 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.10 | -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。
Mai · 直近100試合
改善するポイント
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 · 比較対象 0.19
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 · 比較対象 0.19
- ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.7
- ドライブパリィ：プロフィール 2.4 · 比較対象 1.87
近距離の選択を振り返る
投げ抜け：プロフィール 0.9 · 比較対象 0.46
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 0.9 · 比較対象 0.46
- 投げ：プロフィール 2.9 · 比較対象 2.49
- 投げ被弾：プロフィール 2.9 · 比較対象 2.23
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 12.7 · 比較対象 12.99
画面端に追い込まれた場面を5回確認します。最後の脱出だけでなく、その前に位置を失った判断を探し、端攻めに成功した場面も比べましょう。
試してみよう繰り返す位置関係を練習で再現し、普段の対応と隙を抑えた選択を比較します。次の対戦で端に追い込まれる頻度が変わるか確認しましょう。
根拠となる統計
- 画面端での攻め：プロフィール 12.7 · 比較対象 12.99
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 12.3 · 比較対象 9.32
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 2026/09/14 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Char 253：455試合中192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 253：455試合中192勝
- 対 Alex：136試合中34勝
- 対 M. Bison：65試合中33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 2026/09/14 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free