直近の対戦
MA小川貴弘アナ推し
ランクLP · Mai
このキャラクターのLP推移
| 傾向 | 小川貴弘アナ推し | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 13.8% | 54.6% | -40.8% | |
| SA3 | 48.8% | 18.6% | +30.1% | |
| CA | 21.3% | 6.6% | +14.6% | |
| ドライブラッシュ(パリィ) | 1.4% | 7.5% | -6.1% | |
| ドライブラッシュ(キャンセル) | 33.9% | 29.4% | +4.6% | |
| ドライブアーツ | 27.1% | 22.7% | +4.3% | |
| ドライブガード | 9.1% | 13.4% | -4.3% | |
| SA2 | 16.3% | 20.2% | -3.9% | |
| 画面端での攻め | 9.20 | 12.99 | -3.79 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 12.80 | 9.32 | +3.48 | |
| ドライブインパクト消費 | 4.6% | 1.3% | +3.2% | |
| 投げ被弾 | 3.00 | 2.23 | +0.77 | |
| ドライブパリィ | 2.40 | 1.87 | +0.53 | |
| ドライブインパクト | 0.60 | 0.19 | +0.41 | |
| 投げ | 2.80 | 2.49 | +0.31 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.40 | 0.10 | +0.30 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.19 | -0.19 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.07 | +0.13 | |
| ジャストパリィ | 0.60 | 0.70 | -0.10 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.26 | -0.06 | |
| 投げ抜け | 0.40 | 0.46 | -0.06 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.06 | +0.04 |
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
画面端に至る経緯を追う
画面端に追い込まれた時間:プロフィール 12.8 · 比較対象 9.32
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
- 画面端に追い込まれた時間:プロフィール 12.8 · 比較対象 9.32
特定の組み合わせで繰り返す場面を研究する
対 Char 253:1,235試合中643勝
引用された対戦成績を、見る映像を選ぶ手がかりにします。複数の敗戦で繰り返す判断を探し、勝った試合とも比較しましょう。
試してみようそのキャラクター相手に繰り返す状況を一つ選び、練習で別の対応を確認します。次の5試合でその判断を記録しましょう。
根拠となる統計
- 対 Char 253:1,235試合中643勝
- 対 Mai:52試合中21勝
- 対 Akuma:134試合中77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:nex-agi/nex-n2.5-mini:free
このプレイヤーへの対策
無理な攻めを避けて位置を取る
画面端に追い込まれた時間:プロフィール 12.8 · 比較対象 9.32
使い慣れた選択で位置を取れる場面を探します。端に追い込んだ後は、相手が実際にどう脱出しようとするか観察して対応を選びましょう。
試してみよう得意な攻めを一つ試します。同じ脱出が続くならその行動への対応を練習し、守りを変えてくるなら一つの読みに固執しないようにしましょう。
根拠となる統計
- 画面端に追い込まれた時間:プロフィール 12.8 · 比較対象 9.32
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ:プロフィール 2.4 · 比較対象 1.87
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 2.4 · 比較対象 1.87
- ジャストパリィ:プロフィール 0.6 · 比較対象 0.7
近距離のパターンを探る
投げ抜け:プロフィール 0.4 · 比較対象 0.46
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
- 投げ抜け:プロフィール 0.4 · 比較対象 0.46
- 投げ被弾:プロフィール 3 · 比較対象 2.23
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:nex-agi/nex-n2.5-mini:free

