直近の対戦
勝利ランクマッチ
MA
YAMA更新：1 週間前
Steam
JapanM100%
SteamJapanM100%めうぴぃ
Thou Hast Witnessed the Power
MR 1,295#562,705直近10戦6–4+14直近20戦11–9+16
勝率
48%
38勝 · 42敗 · 保存済み80件
ランクマッチの対戦
80
選択中のモード
勝利
38
ランクマッチ
敗北
42
ランクマッチ
最高MR
1,343
Mai
ランクMR · Mai
ローカル 80 · インポート 0 · グラフ 80 · 保存済み対戦 80
リプレイ未リクエスト
MAYAMA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | めうぴぃ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 69.1% | 54.6% | +14.6% | |
| SA2 | 10.5% | 20.2% | -9.7% | |
| ドライブアーツ | 32.0% | 22.7% | +9.2% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 23.2% | 29.4% | -6.1% | |
| SA3 | 14.8% | 18.6% | -3.8% | |
| ドライブガード | 9.6% | 13.4% | -3.8% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 6.80 | 9.32 | -2.52 | |
| 画面端での攻め | 10.60 | 12.99 | -2.39 | |
| 投げ | 3.70 | 2.49 | +1.21 | |
| ドライブパリィ | 0.80 | 1.87 | -1.07 | |
| CA | 5.6% | 6.6% | -1.1% | |
| 投げ被弾 | 3.20 | 2.23 | +0.97 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.70 | -0.60 | |
| 投げ抜け | 0.90 | 0.46 | +0.44 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 7.2% | 7.5% | -0.2% | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.19 | -0.19 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.40 | 0.26 | +0.14 | |
| 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消費 | 1.2% | 1.3% | -0.1% | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.00 | 0.10 | -0.10 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.19 | -0.09 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 |
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
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0 · 比較対象 0.11
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 3.7 · 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 3.7 · 比較対象 2.57
- 投げ被弾：プロフィール 3.2 · 比較対象 2.11
- 投げ抜け：プロフィール 0.9 · 比較対象 0.47
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.15
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.15
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 Juri：125試合中58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 Juri：125試合中58勝
- 対 Zangief：118試合中54勝
- 対 M. Bison：95試合中29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：78試合中38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：78試合中38勝
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 0.1 · 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 0.1 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1.2% · 比較対象 1.2%
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