直近の対戦
勝利ランクマッチ
MA
AKMA更新：4 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%YONGRYO
Hmm hm hm...
MR 1,577#111,270直近10戦6–4+12直近20戦11–9+11
勝率
53%
86勝 · 75敗 · 保存済み161件
ランクマッチの対戦
161
選択中のモード
勝利
86
ランクマッチ
敗北
75
ランクマッチ
最高MR
1,591
Marisa
ランクMR · Marisa
ローカル 161 · インポート 0 · グラフ 161 · 保存済み対戦 161
リプレイ未リクエスト
MAAKMA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | YONGRYO | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 78.6% | 32.8% | +45.8% | |
| SA1 | 7.1% | 41.8% | -34.6% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 4.3% | 29.3% | -25.0% | |
| SA2 | 0.0% | 18.1% | -18.1% | |
| CA | 14.3% | 7.3% | +7.0% | |
| ドライブアーツ | 12.2% | 19.0% | -6.8% | |
| ドライブガード | 19.5% | 14.5% | +5.0% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 12.3% | 8.9% | +3.4% | |
| ドライブインパクト消費 | 4.8% | 1.8% | +2.9% | |
| 画面端での攻め | 7.60 | 10.02 | -2.42 | |
| ドライブリバーサル | 1.40 | 0.33 | +1.07 | |
| 投げ | 1.10 | 2.03 | -0.93 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.50 | 7.86 | +0.64 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.54 | -0.44 | |
| ドライブパリィ | 2.00 | 1.56 | +0.44 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.59 | -0.29 | |
| 投げ被弾 | 2.40 | 2.20 | +0.20 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.20 | +0.20 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.28 | -0.08 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.03 | -0.03 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.11 | -0.01 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.11 | -0.01 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.09 | +0.01 |
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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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。
Marisa · 直近100試合
改善するポイント
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 0.2
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 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 5.1% · 比較対象 1.9%
近距離の選択を振り返る
投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.52
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.52
- 投げ被弾：プロフィール 2.6 · 比較対象 2.3
ゲージ消費の目的を決める
SA2：プロフィール 0% · 比較対象 20.9%
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
- SA2：プロフィール 0% · 比較対象 20.9%
- ドライブラッシュ（キャンセル）：プロフィール 3.3% · 比較対象 28.2%
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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
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 0.4 · 比較対象 0.2
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 0.4 · 比較対象 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 5.1% · 比較対象 1.9%
攻める前に守り方を探る
ドライブリバーサル：プロフィール 1.2 · 比較対象 0.32
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 1.2 · 比較対象 0.32
- ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.6
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Luke：61試合中32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 Luke：61試合中32勝
- 対 Ryu：37試合中24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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free