直近の対戦
勝利ランクマッチ
MA
ALMA更新：2 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%術師@icepick
Just A Cute Dimensional Walker
MR 1,410#516,363直近10戦6–4+22直近20戦7–13-36
勝率
45%
48勝 · 59敗 · 保存済み107件
ランクマッチの対戦
107
選択中のモード
勝利
48
ランクマッチ
敗北
59
ランクマッチ
最高MR
1,505
Marisa
ランクMR · Marisa
ローカル 107 · インポート 0 · グラフ 107 · 保存済み対戦 142
リプレイ未リクエスト
MAALMA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 術師@icepick | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| CA | 40.6% | 7.3% | +33.3% | |
| SA1 | 9.4% | 41.8% | -32.4% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 10.8% | 29.3% | -18.5% | |
| SA2 | 3.1% | 18.1% | -15.0% | |
| SA3 | 46.9% | 32.8% | +14.1% | |
| ドライブアーツ | 29.6% | 19.0% | +10.6% | |
| 画面端での攻め | 7.50 | 10.02 | -2.52 | |
| ドライブガード | 15.8% | 14.5% | +1.2% | |
| ドライブインパクト消費 | 1.1% | 1.8% | -0.7% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 9.5% | 8.9% | +0.6% | |
| 投げ被弾 | 2.70 | 2.20 | +0.50 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.59 | -0.49 | |
| ドライブパリィ | 1.20 | 1.56 | -0.36 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.33 | -0.33 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.54 | -0.24 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.10 | 7.86 | +0.24 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.50 | 0.28 | +0.22 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.20 | -0.10 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.09 | -0.09 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.11 | +0.09 | |
| 投げ | 2.00 | 2.03 | -0.03 | |
| 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 |
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成功：プロフィール 0 · 比較対象 0.12
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 · 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：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.2
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 0.1 · 比較対象 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1.3% · 比較対象 1.9%
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 5.8 · 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 5.8 · 比較対象 10.2
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 9.2 · 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 2026/09/05 · 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：79試合中30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：79試合中30勝
- 対 Yasmine：51試合中25勝
- 対 Ryu：43試合中18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 2026/09/05 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free