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MA
C.更新：5 日前
Steam
Japanクラブ · pakupakuC100%
SteamJapanクラブ · pakupakuC100%isuca
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リプレイ未リクエスト
MAC.MA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | isuca | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 63.3% | 54.6% | +8.8% | |
| ドライブガード | 8.7% | 13.4% | -4.8% | |
| CA | 2.2% | 6.6% | -4.4% | |
| SA2 | 16.7% | 20.2% | -3.5% | |
| ドライブアーツ | 19.4% | 22.7% | -3.4% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 31.9% | 29.4% | +2.5% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 5.0% | 7.5% | -2.5% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 6.90 | 9.32 | -2.42 | |
| SA3 | 17.8% | 18.6% | -0.9% | |
| ドライブパリィ | 1.10 | 1.87 | -0.77 | |
| 画面端での攻め | 12.40 | 12.99 | -0.59 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.70 | -0.50 | |
| 投げ抜け | 0.90 | 0.46 | +0.44 | |
| 投げ被弾 | 2.50 | 2.23 | +0.27 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.19 | -0.19 | |
| 投げ | 2.40 | 2.49 | -0.09 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.19 | -0.09 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.3% | 1.3% | -0.1% | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.26 | +0.04 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.10 | -0.00 |
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
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 0.1 · 比較対象 0.07
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 0.1 · 比較対象 0.07
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.11
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 1.1 · 比較対象 1.97
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 1.1 · 比較対象 1.97
- ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.73
- ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.18
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 2.4 · 比較対象 2.44
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 2.4 · 比較対象 2.44
- 投げ被弾：プロフィール 2.5 · 比較対象 2.23
- 投げ抜け：プロフィール 0.9 · 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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free
このプレイヤーへの対策
近距離のパターンを探る
投げ抜け：プロフィール 0.9 · 比較対象 0.47
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 0.9 · 比較対象 0.47
- 投げ被弾：プロフィール 2.5 · 比較対象 2.23
- 投げ：プロフィール 2.4 · 比較対象 2.44
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 0.1 · 比較対象 0.07
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 0.1 · 比較対象 0.07
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.11
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 0.19
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 0.19
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1.3% · 比較対象 1.4%
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