直近の対戦
敗北カジュアル
RY
LU
MA更新：2 日前
CrossPlatform
JapanC100%
CrossPlatformJapanC100%attack
It's a Pweasure to Meet You
MR 1,646#49,582直近10戦6–4+15直近20戦10–100
勝率
49%
26勝 · 27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
26
ランクマッチ
敗北
27
ランクマッチ
最高MR
1,663
Mai
ランクMR · Mai
ローカル 53 · インポート 17 · グラフ 69 · 保存済み対戦 99
リプレイ未リクエスト
RYLUMA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | attack | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 57.0% | 29.4% | +27.6% | |
| SA3 | 34.6% | 18.6% | +16.0% | |
| SA1 | 42.3% | 54.6% | -12.3% | |
| ドライブアーツ | 14.8% | 22.7% | -7.9% | |
| ドライブガード | 5.7% | 13.4% | -7.7% | |
| SA2 | 13.5% | 20.2% | -6.7% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 1.4% | 7.5% | -6.1% | |
| 画面端での攻め | 8.60 | 12.99 | -4.39 | |
| CA | 9.6% | 6.6% | +3.0% | |
| ドライブパリィ | 1.20 | 1.87 | -0.67 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.70 | -0.60 | |
| 投げ | 2.80 | 2.49 | +0.31 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.60 | 9.32 | +0.28 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.1% | 1.3% | -0.3% | |
| 投げ被弾 | 2.00 | 2.23 | -0.23 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.19 | -0.19 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.19 | -0.09 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| 投げ抜け | 0.50 | 0.46 | +0.04 | |
| 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 | |
| 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
ゲージ消費の目的を決める
SA3：プロフィール 44.9% · 比較対象 20.8%
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
- SA3：プロフィール 44.9% · 比較対象 20.8%
- CA：プロフィール 11.6% · 比較対象 5.6%
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 10.6 · 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 10.6 · 比較対象 13.38
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 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
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 3.5 · 比較対象 2.57
近距離での打撃、投げ、防御の実際の選択を観察します。傾向が見えてから、使い慣れた攻めの一部分だけを変えてみましょう。
試してみよう同じ反応が2回続いたら、その場面で別の選択を試します。相手が反応を変えたら、固定した癖だと思い込まず選択肢を散らしましょう。
根拠となる統計
- 投げ：プロフィール 3.5 · 比較対象 2.57
- 投げ被弾：プロフィール 2.1 · 比較対象 2.11
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 0.1 · 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 0.1 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 0.8% · 比較対象 1.2%
攻める前に守り方を探る
ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.67
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
- ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.67
- ドライブパリィ：プロフィール 1.3 · 比較対象 1.69
- ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.15
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