直近の対戦
勝利ランクマッチ
MA
JPMA更新：4 時間前
CrossPlatform
OtherM100%
CrossPlatformOtherM100%駄目な猫人
Connoisseur
MR 1,729#20,835直近10戦7–3+32直近20戦12–8+33
勝率
46%
61勝 · 73敗 · 保存済み134件
ランクマッチの対戦
134
選択中のモード
勝利
61
ランクマッチ
敗北
73
ランクマッチ
最高MR
1,736
Marisa
ランクMR · Marisa
ローカル 134 · インポート 0 · グラフ 134 · 保存済み対戦 134
リプレイ未リクエスト
MAJPMA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 駄目な猫人 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 15.7% | 29.3% | -13.6% | |
| SA1 | 28.2% | 41.8% | -13.6% | |
| ドライブアーツ | 32.1% | 19.0% | +13.1% | |
| CA | 14.1% | 7.3% | +6.8% | |
| SA2 | 23.9% | 18.1% | +5.8% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 11.5% | 8.9% | +2.6% | |
| ドライブインパクト消費 | 2.9% | 1.8% | +1.1% | |
| SA3 | 33.8% | 32.8% | +1.0% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 6.90 | 7.86 | -0.96 | |
| 画面端での攻め | 10.60 | 10.02 | +0.58 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.59 | -0.49 | |
| 投げ被弾 | 1.90 | 2.20 | -0.30 | |
| ドライブパリィ | 1.30 | 1.56 | -0.26 | |
| 投げ | 1.80 | 2.03 | -0.23 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.40 | 0.28 | +0.12 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.20 | +0.10 | |
| ドライブガード | 14.4% | 14.5% | -0.1% | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.11 | +0.09 | |
| ドライブリバーサル | 0.40 | 0.33 | +0.07 | |
| 投げ抜け | 0.50 | 0.54 | -0.04 | |
| 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 |
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 0.3 · 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 0.3 · 比較対象 0.11
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 35.1% · 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 35.1% · 比較対象 18.5%
- SA2：プロフィール 37.9% · 比較対象 20.9%
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 10.9 · 比較対象 10.2
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
- 画面端での攻め：プロフィール 10.9 · 比較対象 10.2
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 7.4 · 比較対象 8.39
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 Char 253：1,112試合中560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 253：1,112試合中560勝
- 対 Luke：91試合中43勝
- 対 Ryu：86試合中44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