直近の対戦
勝利ランクマッチ
MA
SAMA更新：13 時間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%ふぇろもん
Let's Do This
MR 1,501#253,064直近10戦6–4+18直近20戦12–8+30
勝率
53%
46勝 · 40敗 · 保存済み86件
ランクマッチの対戦
86
選択中のモード
勝利
46
ランクマッチ
敗北
40
ランクマッチ
最高MR
1,520
Marisa
ランクMR · Marisa
ローカル 84 · インポート 81 · グラフ 84 · 保存済み対戦 179
リプレイ未リクエスト
MASAMA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | ふぇろもん | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| CA | 27.1% | 7.3% | +19.8% | |
| SA2 | 0.0% | 18.1% | -18.1% | |
| ドライブアーツ | 5.6% | 19.0% | -13.3% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 19.2% | 29.3% | -10.1% | |
| SA1 | 35.4% | 41.8% | -6.4% | |
| ドライブガード | 20.4% | 14.5% | +5.8% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 14.3% | 8.9% | +5.4% | |
| SA3 | 37.5% | 32.8% | +4.7% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.70 | 7.86 | +2.84 | |
| 投げ被弾 | 3.60 | 2.20 | +1.40 | |
| 画面端での攻め | 8.70 | 10.02 | -1.32 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.9% | 1.8% | +1.1% | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.59 | -0.39 | |
| ドライブパリィ | 1.30 | 1.56 | -0.26 | |
| 投げ抜け | 0.80 | 0.54 | +0.26 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.33 | -0.23 | |
| 投げ | 1.80 | 2.03 | -0.23 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.11 | +0.09 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.28 | -0.08 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.03 | -0.03 | |
| 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 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.20 | +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。
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。
Marisa · 直近100試合
改善するポイント
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 0.2 · 比較対象 0.12
近距離の選択を振り返る
投げ抜け：プロフィール 0.8 · 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 0.8 · 比較対象 0.52
- 投げ被弾：プロフィール 3.1 · 比較対象 2.3
ゲージ消費の目的を決める
ドライブアーツ：プロフィール 5.7% · 比較対象 18.5%
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
- ドライブアーツ：プロフィール 5.7% · 比較対象 18.5%
- SA2：プロフィール 2.1% · 比較対象 20.9%
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 2026/09/08 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini: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 Char 253：419試合中220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 253：419試合中220勝
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 1.4 · 比較対象 1.59
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 1.4 · 比較対象 1.59
- ジャストパリィ：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.6
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 2026/09/08 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free