直近の対戦
敗北ランクマッチ
MA
LUMA更新：1 週間前
Steam
JapanM100%
SteamJapanM100%EN_KAI
From the Colosseo With Love
MR 1,350#540,208直近10戦5–50直近20戦12–8+34
勝率
50%
22勝 · 22敗 · 保存済み44件
ランクマッチの対戦
44
選択中のモード
勝利
22
ランクマッチ
敗北
22
ランクマッチ
最高MR
1,366
Marisa
ランクMR · Marisa
ローカル 44 · インポート 0 · グラフ 44 · 保存済み対戦 55
リプレイ未リクエスト
MALUMA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | EN_KAI | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 1.8% | 29.3% | -27.5% | |
| ドライブアーツ | 33.3% | 19.0% | +14.3% | |
| CA | 20.9% | 7.3% | +13.6% | |
| SA2 | 10.5% | 18.1% | -7.6% | |
| SA3 | 25.6% | 32.8% | -7.2% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 15.2% | 8.9% | +6.3% | |
| ドライブインパクト消費 | 7.0% | 1.8% | +5.2% | |
| ドライブガード | 17.5% | 14.5% | +3.0% | |
| 画面端での攻め | 7.80 | 10.02 | -2.22 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 6.50 | 7.86 | -1.36 | |
| ドライブパリィ | 0.30 | 1.56 | -1.26 | |
| SA1 | 43.0% | 41.8% | +1.2% | |
| 投げ被弾 | 1.70 | 2.20 | -0.50 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.59 | -0.49 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.50 | 0.11 | +0.39 | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.54 | -0.34 | |
| ドライブインパクト | 0.50 | 0.20 | +0.30 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.11 | +0.19 | |
| ドライブリバーサル | 0.50 | 0.33 | +0.17 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.09 | -0.09 | |
| 投げ | 2.00 | 2.03 | -0.03 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.03 | -0.03 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.28 | +0.02 |
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
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 0.5 · 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 0.5 · 比較対象 0.11
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.12
ドライブインパクトの目的を明確にする
ドライブインパクト消費：プロフィール 7% · 比較対象 1.9%
ドライブインパクトを5回振り返り、使った状況と結果を記録します。有効な使い方は残し、平均回数に合わせるより失敗の共通点を調べましょう。
試してみようダミーの別スロットにドライブインパクトと通常の攻撃を記録し、混ぜて再生します。現在のゲージ状況で使える対応を見分けて練習しましょう。
根拠となる統計
- ドライブインパクト消費：プロフィール 7% · 比較対象 1.9%
- ドライブインパクト：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.2
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 1.7 · 比較対象 2.3
- 投げ：プロフィール 2 · 比較対象 2.13
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 Ryu：30試合中14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 Ryu：30試合中14勝
- 対 Ingrid：21試合中13勝
- 対 Luke：16試合中3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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free