直近の対戦
敗北ランクマッチ
RY
LU
MA
Steam
Japanクラブ · NaumanAntiClubC100%niichan
MY WINTER
MR 1,836#5,559直近10戦7–3+33直近20戦11–9+30
勝率
48%
52勝 · 56敗 · 保存済み108件
ランクマッチの対戦
108
選択中のモード
勝利
52
ランクマッチ
敗北
56
ランクマッチ
最高MR
1,884
Mai
ランクMR · Mai
ローカル 108 · インポート 0 · グラフ 108 · 保存済み対戦 110
リプレイ未リクエスト
RYLUMA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | niichan | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 69.6% | 54.6% | +15.0% | |
| SA3 | 5.3% | 18.6% | -13.4% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 35.0% | 29.4% | +5.7% | |
| ドライブアーツ | 18.7% | 22.7% | -4.0% | |
| CA | 2.9% | 6.6% | -3.7% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 4.8% | 7.5% | -2.7% | |
| SA2 | 22.2% | 20.2% | +2.1% | |
| ドライブガード | 11.4% | 13.4% | -2.0% | |
| 画面端での攻め | 12.00 | 12.99 | -0.99 | |
| 投げ被弾 | 2.80 | 2.23 | +0.57 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.9% | 1.3% | +0.5% | |
| ドライブパリィ | 2.40 | 1.87 | +0.53 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.80 | 9.32 | -0.52 | |
| 投げ | 3.00 | 2.49 | +0.51 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.19 | +0.11 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| 投げ抜け | 0.50 | 0.46 | +0.04 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.26 | +0.04 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| ドライブリバーサル | 0.20 | 0.19 | +0.01 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.10 | -0.00 | |
| ジャストパリィ | 0.70 | 0.70 | +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。
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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。
Mai · 直近100試合
改善するポイント
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 0.16
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 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1.9% · 比較対象 1.2%
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 2.4 · 比較対象 1.69
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 2.4 · 比較対象 1.69
- ジャストパリィ：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.67
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.15
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 12 · 比較対象 13.38
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 12 · 比較対象 13.38
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 8.8 · 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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
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 0.3 · 比較対象 0.16
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 0.3 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1.9% · 比較対象 1.2%
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 2.4 · 比較対象 1.69
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 2.4 · 比較対象 1.69
- ジャストパリィ：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.67
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.15
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Akuma：49試合中26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：49試合中26勝
- 対 Marisa：44試合中24勝
- 対 JP：71試合中39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：dots-studio/dots-3-note-preview:free