Mai
更新:2 日前CrossPlatformCrossPlatformJapanJapanクラブ · FuhaiSirazunoHIM100%

fat_ping

Let's Do This
ランク 19LP 7,986
直近10戦6–4直近20戦11–9
勝率
49%
40勝 · 42敗 · 保存済み82件
ランクマッチの対戦
82
選択中のモード
勝利
40
ランクマッチ
敗北
42
ランクマッチ
最高LP
7,986
Mai

ランクLP · Mai

このキャラクターのLP推移

直近の対戦

勝利ランクマッチ

リプレイ未リクエスト
Mai
fat_ping · Mai
JP
対戦相手 · JP柊 鬼龍twitch

プレイスタイル比較

Maiの上位30人とプレイ傾向を比較

ベンチマーク更新:2026/09/13 19:18

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。 · データの詳細

Mai
fat_pingのMaiベンチマーク

抽出したMaiの上位30人の平均的なプレイ傾向と比較します。

世界無二Ryukichi 2222 · ll Moke ll 2183 · Askey 2153 · sngv 2145 · 【ざぶ】 2136 · ほか25人

差の絶対値が大きい順23項目
傾向fat_pingトップ層 トップ層
SA15.1%54.6%-49.4%
ドライブアーツ60.1%22.7%+37.4%
ドライブラッシュ(キャンセル)0.9%29.4%-28.5%
SA344.9%18.6%+26.2%
SA237.2%20.2%+17.0%
ドライブガード4.5%13.4%-8.9%
CA12.8%6.6%+6.2%
ドライブインパクト消費7.2%1.3%+5.8%
画面端に追い込まれた時間3.809.32-5.52
ドライブラッシュ(パリィ)2.3%7.5%-5.1%
画面端での攻め9.7012.99-3.29
ドライブパリィ0.301.87-1.57
投げ1.202.49-1.29
ジャストパリィ0.100.70-0.60
パニッシュカウンター被弾0.500.07+0.43
投げ抜け0.100.46-0.36
ドライブインパクト0.500.19+0.31
ドライブリバーサル0.000.19-0.19
パリィ中に投げられた回数0.100.26-0.16
パニッシュカウンター成功0.200.10+0.10
投げ被弾2.302.23+0.07
スタン被弾0.000.05-0.05
スタン成功0.100.06+0.04
統計を練習に活かす

対戦プラン

直近100試合

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

  1. 守りの判断を見直す

    ドライブパリィ:プロフィール 0.1 · 比較対象 1.69

    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 0.1 · 比較対象 1.69
    • ジャストパリィ:プロフィール 0 · 比較対象 0.67
    • ドライブリバーサル:プロフィール 0 · 比較対象 0.15
  2. 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 0.5 · 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 0.5 · 比較対象 0.08
  3. 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:30試合中11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:30試合中11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

  1. 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 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 1 · 比較対象 0.16
  2. 攻める前に守り方を探る

    ドライブパリィ:プロフィール 0.1 · 比較対象 1.69

    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 0.1 · 比較対象 1.69
    • ジャストパリィ:プロフィール 0 · 比較対象 0.67
  3. 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 0.5 · 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 0.5 · 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 2026/09/09 · AI:nex-agi/nex-n2.5-mini: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