直近の対戦
勝利ランクマッチ
MA
ZAMA更新：15 時間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%Kou_
Angel Devil Kingdom
MR 1,545#148,026直近10戦4–6-24直近20戦8–12-39
勝率
44%
66勝 · 83敗 · 保存済み149件
ランクマッチの対戦
149
選択中のモード
勝利
66
ランクマッチ
敗北
83
ランクマッチ
最高MR
1,607
Marisa
ランクMR · Marisa
ローカル 149 · インポート 125 · グラフ 244 · 保存済み対戦 149
リプレイ未リクエスト
MAZAMA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Kou_ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 9.7% | 29.3% | -19.6% | |
| CA | 21.6% | 7.3% | +14.2% | |
| SA2 | 3.9% | 18.1% | -14.2% | |
| ドライブアーツ | 26.2% | 19.0% | +7.2% | |
| 画面端での攻め | 6.50 | 10.02 | -3.52 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 12.2% | 8.9% | +3.3% | |
| ドライブガード | 16.7% | 14.5% | +2.1% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.60 | 7.86 | +0.74 | |
| SA1 | 41.2% | 41.8% | -0.6% | |
| SA3 | 33.3% | 32.8% | +0.6% | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.59 | -0.39 | |
| 投げ抜け | 0.90 | 0.54 | +0.36 | |
| ドライブリバーサル | 0.60 | 0.33 | +0.27 | |
| ドライブパリィ | 1.30 | 1.56 | -0.26 | |
| 投げ被弾 | 2.40 | 2.20 | +0.20 | |
| 投げ | 2.20 | 2.03 | +0.17 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.20 | -0.10 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.11 | +0.09 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.8% | 1.8% | -0.1% | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.03 | +0.07 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.28 | +0.02 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.11 | -0.01 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.09 | +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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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
ドライブリバーサル：プロフィール 0.9 · 比較対象 0.32
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.9 · 比較対象 0.32
- ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.6
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 0.2 · 比較対象 0.11
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 0.2 · 比較対象 0.11
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.12
ゲージ消費の目的を決める
SA2：プロフィール 6% · 比較対象 20.9%
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
- SA2：プロフィール 6% · 比較対象 20.9%
- CA：プロフィール 14% · 比較対象 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 2026/09/07 · 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 Ken：20試合中7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 Ken：20試合中7勝
- 対 Akuma：20試合中9勝
- 対 Ryu：73試合中41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：31試合中16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：31試合中16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