直近の対戦
敗北ランクマッチ
MA
MAMA更新：7 日前
CrossPlatform
JapanC100%
CrossPlatformJapanC100%nekomofu
Let's Do This
LP 19,921直近10戦2–8直近20戦6–14
勝率
37%
40勝 · 68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
40
ランクマッチ
敗北
68
ランクマッチ
最高LP
20,916
Mai
ランクLP · Mai
このキャラクターのLP推移
リプレイ未リクエスト
MAMAMA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | nekomofu | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 17.4% | 54.6% | -37.1% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 55.3% | 29.4% | +26.0% | |
| SA3 | 37.2% | 18.6% | +18.6% | |
| ドライブアーツ | 6.7% | 22.7% | -16.0% | |
| SA2 | 31.4% | 20.2% | +11.2% | |
| CA | 14.0% | 6.6% | +7.3% | |
| 画面端での攻め | 8.50 | 12.99 | -4.49 | |
| ドライブガード | 9.7% | 13.4% | -3.7% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 4.7% | 7.5% | -2.8% | |
| 投げ | 4.30 | 2.49 | +1.81 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.60 | 9.32 | -0.72 | |
| 投げ被弾 | 2.80 | 2.23 | +0.57 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.70 | -0.50 | |
| ドライブパリィ | 1.40 | 1.87 | -0.47 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.19 | -0.19 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.2% | 1.3% | -0.2% | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.07 | +0.13 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.10 | +0.10 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| 投げ抜け | 0.40 | 0.46 | -0.06 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.26 | +0.04 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.19 | +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。
保存済みの対戦プランを確認中…
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。
Mai · 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 0.2 · 比較対象 0.08
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 0.2 · 比較対象 0.08
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 4.3 · 比較対象 2.57
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：プロフィール 4.3 · 比較対象 2.57
- 投げ被弾：プロフィール 2.8 · 比較対象 2.11
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 8.5 · 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 8.5 · 比較対象 13.38
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 8.6 · 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 Yasmine：202試合中87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 Yasmine：202試合中87勝
- 対 Ryu：99試合中33勝
- 対 Luke：67試合中20勝
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 4.3 · 比較対象 2.57
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：プロフィール 4.3 · 比較対象 2.57
- 投げ被弾：プロフィール 2.8 · 比較対象 2.11
再現性のある反撃機会を探す
パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.08
統計は調査の手がかりです。その間合いで反撃できると確認済みの行動を探し、見た目だけで隙があると判断しないようにしましょう。
試してみよう対象の行動が出たら確認済みの反撃を試します。相手がその行動をやめたら、無理に狙わず通常の間合い管理に戻りましょう。
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 0.2 · 比較対象 0.08
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