Marisa
更新:2 日前SteamSteamOtherOtherC100%

咪呀哈哈哈

Let's Do This
ランク 36MR 1,501#251,508
直近10戦5–5直近20戦12–8
勝率
51%
79勝 · 74敗 · 保存済み154件
ランクマッチの対戦
154
選択中のモード
勝利
79
ランクマッチ
敗北
74
ランクマッチ
最高MR
1,501
Marisa

ランクMR · Marisa

ローカル 2 · インポート 0 · グラフ 2 · 保存済み対戦 184

この期間にはランクMRポイントがまだ十分ありません。

直近の対戦

勝利カスタムルーム

リプレイ未リクエスト
Cammy
咪呀哈哈哈 · Cammy
Zangief
対戦相手 · Zangief骯髒泡泡

プレイスタイル比較

Marisaの上位—人とプレイ傾向を比較

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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。

Sagat · 直近100試合

改善するポイント

  1. 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成功:プロフィール 0.3 · 比較対象 0.09

    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成功:プロフィール 0.3 · 比較対象 0.09
    • パニッシュカウンター被弾:プロフィール 0.3 · 比較対象 0.08
  2. 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:プロフィール 0.3 · 比較対象 0.17

    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:プロフィール 0.3 · 比較対象 0.17
    • ドライブインパクト消費:プロフィール 2.4% · 比較対象 1.3%
  3. 守りの判断を見直す

    ドライブパリィ:プロフィール 1.2 · 比較対象 1.78

    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
    • ドライブパリィ:プロフィール 1.2 · 比較対象 1.78
    • ジャストパリィ:プロフィール 0.2 · 比較対象 0.78
    • ドライブリバーサル:プロフィール 0.2 · 比較対象 0.21

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 2026/09/12 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

このプレイヤーへの対策

  1. 対戦成績を調査の手がかりにする

    対 Ryu:10試合中5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:10試合中5勝
    • 対 Juri:10試合中5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 2026/09/12 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

M. Bison · 直近100試合

改善するポイント

  1. 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成功:プロフィール 0.4 · 比較対象 0.09

    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成功:プロフィール 0.4 · 比較対象 0.09
    • パニッシュカウンター被弾:プロフィール 0.4 · 比較対象 0.07
  2. 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:プロフィール 0.5 · 比較対象 0.18

    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:プロフィール 0.5 · 比較対象 0.18
    • ドライブインパクト消費:プロフィール 3.7% · 比較対象 1.4%
  3. 勝敗をまたいで判断を比べる

    保存済みの直近ランクマッチ:96試合中46勝

    保存された直近の試合から2勝と2敗を選び、判断が変わる場面を探します。戦績だけでは結果が変化した理由はわかりません。

    試してみよう

    次の5試合で試す判断を一つ書き出します。勝敗だけで練習を評価せず、実行できたかと何が起きたかを振り返りましょう。

    根拠となる統計
    • 保存済みの直近ランクマッチ:96試合中46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:nex-agi/nex-n2.5-pro:free

このプレイヤーへの対策

  1. 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 0.5 · 比較対象 0.18

    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 0.5 · 比較対象 0.18
    • ドライブインパクト消費:プロフィール 3.7% · 比較対象 1.4%
  2. 近距離のパターンを探る

    投げ抜け:プロフィール 0.2 · 比較対象 0.47

    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 0.2 · 比較対象 0.47
    • 投げ被弾:プロフィール 2.8 · 比較対象 2.48
    • 投げ:プロフィール 2.3 · 比較対象 2.55
  3. 対戦成績を調査の手がかりにする

    対 Akuma:43試合中16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 Akuma:43試合中16勝
    • 対 Ryu:64試合中35勝
    • 対 Zangief:34試合中17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:nex-agi/nex-n2.5-pro:free

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プライバシーと保存データ