直近の対戦
勝利ランクマッチ
MA
INMA更新：2 週間前
Steam
South Koreaクラブ · LuckyDanC100%
SteamSouth Koreaクラブ · LuckyDanC100%햄버거는쿼터파운드치즈버거
Flame of the Shiranui
MR 1,537#136,513直近10戦3–7-28直近20戦9–11-13
勝率
47%
84勝 · 94敗 · 保存済み178件
ランクマッチの対戦
178
選択中のモード
勝利
84
ランクマッチ
敗北
94
ランクマッチ
最高MR
1,588
Mai
ランクMR · Mai
ローカル 178 · インポート 0 · グラフ 178 · 保存済み対戦 186
リプレイ未リクエスト
MAINMA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 햄버거는쿼터파운드치즈버거 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 46.3% | 54.6% | -8.2% | |
| SA3 | 24.4% | 18.6% | +5.8% | |
| ドライブアーツ | 28.3% | 22.7% | +5.6% | |
| CA | 12.2% | 6.6% | +5.6% | |
| 画面端での攻め | 8.20 | 12.99 | -4.79 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 25.8% | 29.4% | -3.5% | |
| ドライブガード | 9.9% | 13.4% | -3.5% | |
| SA2 | 17.1% | 20.2% | -3.1% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 4.8% | 7.5% | -2.7% | |
| ドライブインパクト消費 | 2.9% | 1.3% | +1.6% | |
| 投げ | 1.90 | 2.49 | -0.59 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.70 | 9.32 | +0.38 | |
| ドライブパリィ | 1.60 | 1.87 | -0.27 | |
| ジャストパリィ | 0.50 | 0.70 | -0.20 | |
| 投げ被弾 | 2.40 | 2.23 | +0.17 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.07 | +0.13 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.19 | +0.11 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.10 | +0.10 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.19 | -0.09 | |
| 投げ抜け | 0.40 | 0.46 | -0.06 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| 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 |
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 0.07
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 0.07
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.11
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 0.19
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 0.19
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 1.9 · 比較対象 2.44
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 1.9 · 比較対象 2.44
- 投げ抜け：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.47
- 投げ被弾：プロフィール 2.4 · 比較対象 2.23
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 2026/08/30 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini: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 253：601試合中301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 253：601試合中301勝
- 対 Ryu：61試合中28勝
継続する傾向と単発のミスを分ける
保存済みの直近ランクマッチ：100試合中47勝
複数の直近試合で勝ちと負けを比べます。印象的な一度のミスより、繰り返す状況を中心に準備しましょう。
試してみよう最初のラウンドで仮説を一つ確認します。繰り返すなら準備した調整を行い、違うならその仮説を捨てて新しい傾向を観察しましょう。
根拠となる統計
- 保存済みの直近ランクマッチ：100試合中47勝
攻める前に守り方を探る
ドライブリバーサル：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.18
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.18
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 2026/08/30 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free