直近の対戦
勝利ランクマッチ
MA
AKMA更新：5 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%Mercury
No Arguing
MR 1,601#89,061直近10戦9–1+65直近20戦16–4+97
勝率
51%
64勝 · 62敗 · 保存済み126件
ランクマッチの対戦
126
選択中のモード
勝利
64
ランクマッチ
敗北
62
ランクマッチ
最高MR
1,601
Marisa
ランクMR · Marisa
ローカル 126 · インポート 0 · グラフ 126 · 保存済み対戦 186
リプレイ未リクエスト
MAAKMA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Mercury | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 15.3% | 29.3% | -14.0% | |
| SA2 | 8.9% | 18.1% | -9.2% | |
| SA3 | 39.3% | 32.8% | +6.5% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 12.9% | 8.9% | +4.0% | |
| CA | 10.7% | 7.3% | +3.4% | |
| ドライブガード | 16.7% | 14.5% | +2.2% | |
| ドライブインパクト消費 | 3.3% | 1.8% | +1.4% | |
| ドライブアーツ | 17.9% | 19.0% | -1.1% | |
| 投げ被弾 | 3.10 | 2.20 | +0.90 | |
| 画面端での攻め | 9.20 | 10.02 | -0.82 | |
| SA1 | 41.1% | 41.8% | -0.7% | |
| ドライブパリィ | 0.90 | 1.56 | -0.66 | |
| 投げ | 1.70 | 2.03 | -0.33 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.10 | 7.86 | +0.24 | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.59 | -0.19 | |
| ドライブリバーサル | 0.50 | 0.33 | +0.17 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 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成功 | 0.20 | 0.11 | +0.09 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.11 | +0.09 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.03 | +0.07 | |
| 投げ抜け | 0.50 | 0.54 | -0.04 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.28 | +0.02 |
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。
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 0.2 · 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 0.2 · 比較対象 0.11
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.12
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 0.9 · 比較対象 1.59
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 0.9 · 比較対象 1.59
- ジャストパリィ：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.6
勝敗をまたいで判断を比べる
保存済みの直近ランクマッチ：100試合中53勝
保存された直近の試合から2勝と2敗を選び、判断が変わる場面を探します。戦績だけでは結果が変化した理由はわかりません。
試してみよう次の5試合で試す判断を一つ書き出します。勝敗だけで練習を評価せず、実行できたかと何が起きたかを振り返りましょう。
根拠となる統計
- 保存済みの直近ランクマッチ：100試合中53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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free
このプレイヤーへの対策
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 0.11
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 0.11
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 0.9 · 比較対象 1.59
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 0.9 · 比較対象 1.59
- ジャストパリィ：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.6
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53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53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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free