Mai
更新:1 週間前SteamSteamJapanJapanクラブ · KomekoClubC67%

matyupinyu

Let's Do This
ランク 36MR 1,540#146,478
直近10戦7–3+23直近20戦11–9+9
勝率
49%
55勝 · 58敗 · 保存済み113件
ランクマッチの対戦
113
選択中のモード
勝利
55
ランクマッチ
敗北
58
ランクマッチ
最高MR
1,608
Mai

ランクMR · Mai

ローカル 113 · インポート 0 · グラフ 113 · 保存済み対戦 157

直近の対戦

勝利ランクマッチ

リプレイ未リクエスト
Ingrid
matyupinyu · Ingrid
Yasmine
対戦相手 · Yasminehaohao

プレイスタイル比較

Maiの上位—人とプレイ傾向を比較

Maiを読み込み中…

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。

Ingrid · 直近100試合

改善するポイント

  1. 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 0.3 · 比較対象 0.13

    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 0.3 · 比較対象 0.13
    • パニッシュカウンター被弾:プロフィール 0.1 · 比較対象 0.08
  2. 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 0.4 · 比較対象 0.27

    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 0.4 · 比較対象 0.27
    • ドライブインパクト消費:プロフィール 2.7% · 比較対象 2.1%
  3. ゲージ消費の目的を決める

    SA1:プロフィール 49.1% · 比較対象 23.4%

    実際のゲージを見ながら消費判断を5回振り返ります。何を得て、どの選択肢が残ったかを記録しましょう。使用割合だけでは効率を測れません。

    試してみよう

    使い慣れた連係で、ゲージを使う形と温存する形を練習します。結果と残量を比べ、それぞれに適した状況を決めましょう。

    根拠となる統計
    • SA1:プロフィール 49.1% · 比較対象 23.4%
    • SA2:プロフィール 34.3% · 比較対象 57%
    • SA3:プロフィール 8.3% · 比較対象 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

  1. 対戦成績を調査の手がかりにする

    対 Ryu:36試合中17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 Ryu:36試合中17勝
    • 対 Luke:34試合中18勝
    • 対 Akuma:28試合中16勝
  2. 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:69試合中32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:69試合中32勝
  3. 近距離のパターンを探る

    投げ抜け:プロフィール 0.8 · 比較対象 0.41

    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
    • 投げ抜け:プロフィール 0.8 · 比較対象 0.41
    • 投げ:プロフィール 2.5 · 比較対象 2.31
    • 投げ被弾:プロフィール 3.4 · 比較対象 2.13

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

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選択はこの端末に180日間保存されます。分析を無効にすると、読み込み済みの分析機能を停止するためページが再読み込みされます。

プライバシーと保存データ