直近の対戦
勝利ランクマッチ
MA
MAMA更新：1 週間前
Steam
Japanクラブ · MMarisaVillageM98%
SteamJapanクラブ · MMarisaVillageM98%ari3e
Hit 'Em With The Jabs!
MR 1,701#28,824直近10戦5–5+14直近20戦8–12-19
勝率
40%
23勝 · 35敗 · 保存済み58件
ランクマッチの対戦
58
選択中のモード
勝利
23
ランクマッチ
敗北
35
ランクマッチ
最高MR
1,753
Marisa
ランクMR · Marisa
ローカル 58 · インポート 0 · グラフ 58 · 保存済み対戦 58
リプレイ未リクエスト
MAMAMA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | ari3e | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブアーツ | 35.3% | 19.0% | +16.4% | |
| SA3 | 21.6% | 32.8% | -11.2% | |
| SA2 | 28.4% | 18.1% | +10.3% | |
| ドライブガード | 8.7% | 14.5% | -5.8% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 4.4% | 8.9% | -4.5% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 25.0% | 29.3% | -4.3% | |
| CA | 10.8% | 7.3% | +3.5% | |
| 画面端での攻め | 6.90 | 10.02 | -3.12 | |
| SA1 | 39.2% | 41.8% | -2.6% | |
| ドライブインパクト消費 | 2.9% | 1.8% | +1.0% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.80 | 7.86 | +0.94 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.59 | -0.39 | |
| ドライブリバーサル | 0.60 | 0.33 | +0.27 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.11 | +0.19 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.20 | +0.10 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.09 | -0.09 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.11 | +0.09 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.28 | -0.08 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.03 | +0.07 | |
| 投げ | 2.10 | 2.03 | +0.07 | |
| 投げ抜け | 0.60 | 0.54 | +0.06 | |
| ドライブパリィ | 1.60 | 1.56 | +0.04 | |
| 投げ被弾 | 2.20 | 2.20 | +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。
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。
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 0.3 · 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 0.3 · 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
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 0.3 · 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 0.3 · 比較対象 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3.1% · 比較対象 1.9%
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 6.7 · 比較対象 10.2
画面端に追い込まれた場面を5回確認します。最後の脱出だけでなく、その前に位置を失った判断を探し、端攻めに成功した場面も比べましょう。
試してみよう繰り返す位置関係を練習で再現し、普段の対応と隙を抑えた選択を比較します。次の対戦で端に追い込まれる頻度が変わるか確認しましょう。
根拠となる統計
- 画面端での攻め：プロフィール 6.7 · 比較対象 10.2
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 8.7 · 比較対象 8.39
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
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Ryu：107試合中50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：107試合中50勝
- 対 Yasmine：96試合中52勝
- 対 Luke：86試合中44勝
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 0.3 · 比較対象 0.11
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 0.3 · 比較対象 0.11
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 0.6 · 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 0.6 · 比較対象 0.32
- ドライブパリィ：プロフィール 1.6 · 比較対象 1.59
- ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.6
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