直近の対戦
敗北ランクマッチ
MA
LUMA更新：6 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%腹マイト木村
Special A-Type Maverick Hunter
MR 1,601#87,502直近10戦5–5-2直近20戦10–10-1
勝率
54%
64勝 · 55敗 · 保存済み119件
ランクマッチの対戦
119
選択中のモード
勝利
64
ランクマッチ
敗北
55
ランクマッチ
最高MR
1,607
Mai
ランクMR · Mai
ローカル 119 · インポート 0 · グラフ 119 · 保存済み対戦 119
リプレイ未リクエスト
MALUMA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 腹マイト木村 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 63.8% | 54.6% | +9.2% | |
| SA2 | 15.0% | 20.2% | -5.2% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 11.2% | 7.5% | +3.7% | |
| ドライブアーツ | 19.1% | 22.7% | -3.7% | |
| ドライブガード | 16.4% | 13.4% | +3.0% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 27.2% | 29.4% | -2.1% | |
| SA3 | 16.5% | 18.6% | -2.1% | |
| CA | 4.7% | 6.6% | -1.9% | |
| 投げ | 3.40 | 2.49 | +0.91 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.2% | 1.3% | +0.8% | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.70 | -0.60 | |
| 画面端での攻め | 13.40 | 12.99 | +0.41 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.50 | 0.26 | +0.24 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.07 | +0.23 | |
| スタン被弾 | 0.20 | 0.05 | +0.15 | |
| 投げ抜け | 0.60 | 0.46 | +0.14 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.19 | +0.11 | |
| ドライブリバーサル | 0.30 | 0.19 | +0.11 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.10 | +0.10 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.40 | 9.32 | +0.08 | |
| 投げ被弾 | 2.30 | 2.23 | +0.07 | |
| ドライブパリィ | 1.80 | 1.87 | -0.07 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.06 | +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。
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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 2.2% · 比較対象 1.2%
守りの判断を見直す
ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.67
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
- ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.67
- ドライブパリィ：プロフィール 1.7 · 比較対象 1.69
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 0.2 · 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成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.11
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.3 · 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
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 2.2% · 比較対象 1.2%
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 0.3 · 比較対象 0.15
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 0.3 · 比較対象 0.15
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 3.3 · 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 3.3 · 比較対象 2.57
- 投げ抜け：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.47
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