直近の対戦
勝利ランクマッチ
MA
GUMA更新：19 時間前
Steam
Japanクラブ · NeverMindC100%
SteamJapanクラブ · NeverMindC100%sabamiso50
Hotblooded Teacher
MR 1,569#119,699直近10戦7–3+30直近20戦13–7+47
勝率
47%
72勝 · 80敗 · 保存済み152件
ランクマッチの対戦
152
選択中のモード
勝利
72
ランクマッチ
敗北
80
ランクマッチ
最高MR
1,628
Marisa
ランクMR · Marisa
ローカル 152 · インポート 184 · グラフ 266 · 保存済み対戦 152
リプレイ未リクエスト
MAGUMA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | sabamiso50 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 7.7% | 18.1% | -10.4% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 18.9% | 29.3% | -10.4% | |
| CA | 15.4% | 7.3% | +8.1% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 12.7% | 8.9% | +3.8% | |
| SA1 | 44.2% | 41.8% | +2.4% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.20 | 7.86 | +2.34 | |
| ドライブガード | 16.7% | 14.5% | +2.2% | |
| ドライブアーツ | 16.8% | 19.0% | -2.2% | |
| 画面端での攻め | 8.20 | 10.02 | -1.82 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.6% | 1.8% | +0.8% | |
| ドライブパリィ | 0.90 | 1.56 | -0.66 | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.59 | -0.19 | |
| 投げ | 1.90 | 2.03 | -0.13 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.40 | 0.28 | +0.12 | |
| 投げ被弾 | 2.30 | 2.20 | +0.10 | |
| SA3 | 32.7% | 32.8% | -0.1% | |
| ドライブリバーサル | 0.40 | 0.33 | +0.07 | |
| 投げ抜け | 0.50 | 0.54 | -0.04 | |
| 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 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.20 | +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
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 0.2 · 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 0.2 · 比較対象 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1.8% · 比較対象 1.9%
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 0.7 · 比較対象 1.59
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 0.7 · 比較対象 1.59
- ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.6
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.32
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 7.9 · 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 7.9 · 比較対象 10.2
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 10.9 · 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 2026/09/09 · 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：86試合中42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：86試合中42勝
- 対 Luke：102試合中52勝
- 対 Alex：70試合中31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 2026/09/09 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free