直近の対戦
敗北カジュアル
MA
M.MA更新：5 日前
CrossPlatform
Japanクラブ · ANTIQUM100%
CrossPlatformJapanクラブ · ANTIQUM100%Makotype
OGHunt
MR 1,761#14,255直近10戦5–5+7直近20戦9–11-14
勝率
43%
23勝 · 30敗 · 保存済み53件
ランクマッチの対戦
53
選択中のモード
勝利
23
ランクマッチ
敗北
30
ランクマッチ
最高MR
1,761
Mai
ランクMR · Mai
ローカル 53 · インポート 0 · グラフ 53 · 保存済み対戦 376
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 | Makotype | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 70.3% | 54.6% | +15.7% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 41.7% | 29.4% | +12.4% | |
| ドライブアーツ | 14.0% | 22.7% | -8.8% | |
| SA3 | 10.1% | 18.6% | -8.5% | |
| SA2 | 13.0% | 20.2% | -7.1% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 2.6% | 7.5% | -4.9% | |
| ドライブパリィ | 4.10 | 1.87 | +2.23 | |
| 投げ | 1.10 | 2.49 | -1.39 | |
| ドライブインパクト消費 | 0.7% | 1.3% | -0.7% | |
| 投げ被弾 | 2.80 | 2.23 | +0.57 | |
| ドライブガード | 13.9% | 13.4% | +0.4% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.00 | 9.32 | -0.32 | |
| ジャストパリィ | 1.00 | 0.70 | +0.30 | |
| 画面端での攻め | 12.80 | 12.99 | -0.19 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.26 | -0.16 | |
| 投げ抜け | 0.60 | 0.46 | +0.14 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.00 | 0.10 | -0.10 | |
| CA | 6.5% | 6.6% | -0.1% | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.19 | -0.09 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.19 | -0.09 | |
| 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 |
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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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 · 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 · 比較対象 0.08
ゲージ消費の目的を決める
ドライブラッシュ（キャンセル）：プロフィール 47.8% · 比較対象 32.3%
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
- ドライブラッシュ（キャンセル）：プロフィール 47.8% · 比較対象 32.3%
- ドライブアーツ：プロフィール 10.8% · 比較対象 22.1%
- SA1：プロフィール 68.1% · 比較対象 52.8%
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 13.2 · 比較対象 13.38
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 13.2 · 比較対象 13.38
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 11.1 · 比較対象 8.39
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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 3.5 · 比較対象 1.69
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
- ドライブパリィ：プロフィール 3.5 · 比較対象 1.69
- ジャストパリィ：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.67
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.15
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Yasmine：159試合中87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：159試合中87勝
- 対 Alex：130試合中49勝
- 対 Mai：118試合中60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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free