直近の対戦
勝利ランクマッチ
MA
C.MA更新：5 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%Mernory
Out-mash Their DP by One
MR 1,830#6,190直近10戦6–4+13直近20戦13–7+48
勝率
54%
93勝 · 78敗 · 保存済み171件
ランクマッチの対戦
171
選択中のモード
勝利
93
ランクマッチ
敗北
78
ランクマッチ
最高MR
1,876
Mai
ランクMR · Mai
ローカル 171 · インポート 0 · グラフ 171 · 保存済み対戦 171
リプレイ未リクエスト
MAC.MA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Mernory | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 66.1% | 54.6% | +11.5% | |
| SA3 | 10.2% | 18.6% | -8.5% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 21.7% | 29.4% | -7.7% | |
| ドライブガード | 17.5% | 13.4% | +4.1% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 11.0% | 7.5% | +3.5% | |
| SA2 | 17.8% | 20.2% | -2.4% | |
| ドライブインパクト消費 | 2.3% | 1.3% | +1.0% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.10 | 9.32 | +0.78 | |
| ドライブパリィ | 2.60 | 1.87 | +0.73 | |
| 画面端での攻め | 12.30 | 12.99 | -0.69 | |
| CA | 5.9% | 6.6% | -0.7% | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.46 | -0.36 | |
| ドライブアーツ | 23.0% | 22.7% | +0.3% | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.70 | -0.30 | |
| 投げ | 2.30 | 2.49 | -0.19 | |
| 投げ被弾 | 2.40 | 2.23 | +0.17 | |
| ドライブリバーサル | 0.30 | 0.19 | +0.11 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.26 | +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。
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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
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 2.3 · 比較対象 1.69
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 2.3 · 比較対象 1.69
- ジャストパリィ：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.67
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 0.2 · 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 0.2 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1.9% · 比較対象 1.2%
近距離の選択を振り返る
投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.47
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 0.1 · 比較対象 0.47
- 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 2026/09/07 · 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
ドライブリバーサル：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.15
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 0.6 · 比較対象 0.15
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 0.2 · 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 0.2 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1.9% · 比較対象 1.2%
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Char 253：957試合中514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 253：957試合中514勝
- 対 Chun-Li：64試合中41勝
- 対 Luke：60試合中36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