直近の対戦
勝利ランクマッチ
MA
RAMA更新：15 時間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%Hungry boy
The Legend Begins
MR 1,806#9,745直近10戦9–1+56直近20戦14–6+52
勝率
48%
34勝 · 37敗 · 保存済み71件
ランクマッチの対戦
71
選択中のモード
勝利
34
ランクマッチ
敗北
37
ランクマッチ
最高MR
1,806
Marisa
ランクMR · Marisa
ローカル 71 · インポート 359 · グラフ 395 · 保存済み対戦 71
リプレイ未リクエスト
MARAMA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Hungry boy | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 60.0% | 41.8% | +18.2% | |
| ドライブアーツ | 30.0% | 19.0% | +11.1% | |
| SA2 | 11.0% | 18.1% | -7.1% | |
| SA3 | 26.0% | 32.8% | -6.8% | |
| ドライブガード | 9.6% | 14.5% | -4.9% | |
| CA | 3.0% | 7.3% | -4.3% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 5.9% | 8.9% | -3.0% | |
| ドライブインパクト消費 | 4.4% | 1.8% | +2.5% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 27.6% | 29.3% | -1.7% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 6.20 | 7.86 | -1.66 | |
| 投げ被弾 | 1.50 | 2.20 | -0.70 | |
| ドライブパリィ | 1.00 | 1.56 | -0.56 | |
| 投げ | 1.60 | 2.03 | -0.43 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.59 | -0.29 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.54 | -0.24 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.11 | +0.19 | |
| ドライブリバーサル | 0.50 | 0.33 | +0.17 | |
| 画面端での攻め | 9.90 | 10.02 | -0.12 | |
| スタン成功 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.20 | +0.10 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.11 | +0.09 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.03 | -0.03 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.28 | +0.02 |
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
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 0.11
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 0.11
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.12
守りの判断を見直す
ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.6
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
- ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.6
- ドライブパリィ：プロフィール 1.3 · 比較対象 1.59
ゲージ消費の目的を決める
SA1：プロフィール 57.9% · 比較対象 35.7%
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 57.9% · 比較対象 35.7%
- SA3：プロフィール 24.2% · 比較対象 34.5%
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 0.3 · 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 0.3 · 比較対象 0.2
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Ken：48試合中25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 Ken：48試合中25勝
- 対 Yasmine：110試合中55勝
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：35試合中11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：35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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free