直近の対戦
勝利ランクマッチ
MA
CAMA更新：7 日前
CrossPlatform
JapanC100%
CrossPlatformJapanC100%ガーデン
Out-mash Their DP by One
LP 21,416直近10戦8–2直近20戦15–5
勝率
51%
41勝 · 40敗 · 保存済み81件
ランクマッチの対戦
81
選択中のモード
勝利
41
ランクマッチ
敗北
40
ランクマッチ
最高LP
21,416
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
MACAMA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | ガーデン | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 2.8% | 29.4% | -26.6% | |
| SA3 | 3.8% | 18.6% | -14.9% | |
| ドライブアーツ | 36.2% | 22.7% | +13.5% | |
| SA1 | 65.0% | 54.6% | +10.4% | |
| SA2 | 30.0% | 20.2% | +9.8% | |
| CA | 1.3% | 6.6% | -5.4% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 12.4% | 7.5% | +4.9% | |
| ドライブガード | 16.8% | 13.4% | +3.4% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 6.90 | 9.32 | -2.42 | |
| 画面端での攻め | 11.40 | 12.99 | -1.59 | |
| ドライブパリィ | 1.10 | 1.87 | -0.77 | |
| ドライブインパクト消費 | 0.6% | 1.3% | -0.8% | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.70 | -0.60 | |
| 投げ被弾 | 2.60 | 2.23 | +0.37 | |
| 投げ | 2.80 | 2.49 | +0.31 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.19 | -0.19 | |
| ドライブインパクト | 0.00 | 0.19 | -0.19 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.26 | -0.16 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.46 | -0.16 | |
| 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 | 0.00 | 0.10 | -0.10 | |
| 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 2.8 · 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 2.8 · 比較対象 2.57
- 投げ被弾：プロフィール 2.6 · 比較対象 2.11
- 投げ抜け：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.47
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：81試合中41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：81試合中41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-pro: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 0.08
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
- 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
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 2.8 · 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 2.8 · 比較対象 2.57
- 投げ被弾：プロフィール 2.6 · 比較対象 2.11
- 投げ抜け：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.47
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 · 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 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 0.6% · 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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free