直近の対戦
勝利ランクマッチ
MA
JAMA更新：17 時間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%QuuBoo
Ready to Tussle
MR 1,503#242,837直近10戦6–4+14直近20戦13–7+42
勝率
51%
123勝 · 118敗 · 保存済み241件
ランクマッチの対戦
241
選択中のモード
勝利
123
ランクマッチ
敗北
118
ランクマッチ
最高MR
1,503
Marisa
ランクMR · Marisa
ローカル 241 · インポート 0 · グラフ 241 · 保存済み対戦 241
リプレイ未リクエスト
MAJAMA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | QuuBoo | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 15.1% | 41.8% | -26.7% | |
| CA | 24.5% | 7.3% | +17.2% | |
| SA3 | 49.1% | 32.8% | +16.3% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 19.4% | 29.3% | -9.9% | |
| SA2 | 11.3% | 18.1% | -6.8% | |
| ドライブインパクト消費 | 4.3% | 1.8% | +2.5% | |
| ドライブアーツ | 16.7% | 19.0% | -2.3% | |
| ドライブガード | 12.8% | 14.5% | -1.7% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 10.4% | 8.9% | +1.5% | |
| ドライブパリィ | 0.60 | 1.56 | -0.96 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.60 | 7.86 | +0.74 | |
| 画面端での攻め | 9.40 | 10.02 | -0.62 | |
| 投げ被弾 | 2.80 | 2.20 | +0.60 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.59 | -0.49 | |
| ドライブリバーサル | 0.80 | 0.33 | +0.47 | |
| 投げ | 2.40 | 2.03 | +0.37 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.40 | 0.28 | +0.12 | |
| スタン成功 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.20 | +0.10 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.03 | +0.07 | |
| 投げ抜け | 0.50 | 0.54 | -0.04 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.11 | -0.01 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.11 | -0.01 |
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。
Marisa · 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 0.6 · 比較対象 1.59
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 0.6 · 比較対象 1.59
- ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.6
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.32
近距離の選択を振り返る
投げ抜け：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.52
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 0.2 · 比較対象 0.52
- 投げ被弾：プロフィール 2.6 · 比較対象 2.3
- 投げ：プロフィール 1.9 · 比較対象 2.13
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 8.5 · 比較対象 10.2
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 8.5 · 比較対象 10.2
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 7.9 · 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
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Luke：218試合中121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 Luke：218試合中121勝
- 対 Ryu：169試合中84勝
- 対 Alex：168試合中71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：51試合中25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：51試合中25勝
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 0.2
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 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3.6% · 比較対象 1.9%
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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free