直近の対戦
勝利ランクマッチ
MA
MA
YA更新：6 日前
CrossPlatform
JapanC100%
CrossPlatformJapanC100%Task
Agila's Talons
MR 1,680#34,910直近10戦9–1+51直近20戦14–6+58
勝率
56%
41勝 · 32敗 · 保存済み73件
ランクマッチの対戦
73
選択中のモード
勝利
41
ランクマッチ
敗北
32
ランクマッチ
最高MR
1,703
Yasmine
ランクMR · Yasmine
ローカル 73 · インポート 0 · グラフ 73 · 保存済み対戦 75
リプレイ未リクエスト
MAMAYA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Task | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 19.1% | 32.1% | -12.9% | |
| CA | 20.6% | 10.0% | +10.6% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 19.7% | 29.6% | -9.9% | |
| ドライブアーツ | 14.7% | 19.0% | -4.3% | |
| 画面端での攻め | 11.10 | 13.62 | -2.52 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 11.60 | 9.38 | +2.22 | |
| ドライブガード | 16.4% | 14.5% | +1.9% | |
| SA3 | 38.2% | 36.9% | +1.3% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 9.5% | 8.2% | +1.2% | |
| SA2 | 22.1% | 21.0% | +1.1% | |
| 投げ被弾 | 3.10 | 2.31 | +0.79 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.0% | 1.4% | -0.4% | |
| 投げ抜け | 0.80 | 0.49 | +0.31 | |
| ドライブリバーサル | 0.50 | 0.24 | +0.26 | |
| 投げ | 2.80 | 2.59 | +0.21 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.40 | 0.21 | +0.19 | |
| ドライブパリィ | 1.80 | 1.96 | -0.16 | |
| ジャストパリィ | 0.60 | 0.74 | -0.14 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.19 | -0.09 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| パニッシュカウンター成功 | 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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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。
Yasmine · 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 0.06
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 0.06
画面端に至る経緯を追う
画面端に追い込まれた時間：プロフィール 11.6 · 比較対象 9.38
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
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 11.6 · 比較対象 9.38
- 画面端での攻め：プロフィール 11.1 · 比較対象 13.62
ゲージ消費の目的を決める
SA1：プロフィール 19.1% · 比較対象 32.1%
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 19.1% · 比較対象 32.1%
- CA：プロフィール 20.6% · 比較対象 10%
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 2026/09/08 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
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 0.5 · 比較対象 0.24
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 0.5 · 比較対象 0.24
- 投げ抜け：プロフィール 0.8 · 比較対象 0.49
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Yasmine：110試合中64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 Yasmine：110試合中64勝
- 対 Luke：106試合中57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：52試合中29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：52試合中29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 2026/09/08 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free