直近の対戦
勝利ランクマッチ
MA
LUMA更新：2 日前
Steam
Chinaクラブ · Rashid6SchoolC100%
SteamChinaクラブ · Rashid6SchoolC100%后发先至
I Don't Crack Under Pressure.
MR 1,701#32,293直近10戦8–2+39直近20戦15–5+66
勝率
57%
108勝 · 82敗 · 保存済み190件
ランクマッチの対戦
190
選択中のモード
勝利
108
ランクマッチ
敗北
82
ランクマッチ
最高MR
1,701
Marisa
ランクMR · Marisa
ローカル 190 · インポート 0 · グラフ 190 · 保存済み対戦 237
リプレイ未リクエスト
MALUMA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 后发先至 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 21.9% | 41.8% | -19.9% | |
| SA3 | 46.9% | 32.8% | +14.1% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 15.7% | 29.3% | -13.6% | |
| CA | 18.8% | 7.3% | +11.4% | |
| ドライブアーツ | 29.2% | 19.0% | +10.2% | |
| SA2 | 12.5% | 18.1% | -5.6% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.00 | 7.86 | +2.14 | |
| 画面端での攻め | 8.20 | 10.02 | -1.82 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.7% | 1.8% | +0.8% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 9.6% | 8.9% | +0.7% | |
| ドライブガード | 14.0% | 14.5% | -0.5% | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.59 | -0.39 | |
| ドライブパリィ | 1.20 | 1.56 | -0.36 | |
| 投げ抜け | 0.80 | 0.54 | +0.26 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.33 | -0.23 | |
| 投げ | 1.80 | 2.03 | -0.23 | |
| 投げ被弾 | 2.40 | 2.20 | +0.20 | |
| 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 | |
| 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。
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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。
Marisa · 直近100試合
改善するポイント
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 1.2 · 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 1.2 · 比較対象 1.59
- ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.6
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.32
勝敗をまたいで判断を比べる
保存済みの直近ランクマッチ：100試合中56勝
保存された直近の試合から2勝と2敗を選び、判断が変わる場面を探します。戦績だけでは結果が変化した理由はわかりません。
試してみよう次の5試合で試す判断を一つ書き出します。勝敗だけで練習を評価せず、実行できたかと何が起きたかを振り返りましょう。
根拠となる統計
- 保存済みの直近ランクマッチ：100試合中56勝
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 3.3% · 比較対象 1.9%
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：nex-agi/nex-n2.5-mini:free
このプレイヤーへの対策
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 1.2 · 比較対象 1.59
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
- ドライブパリィ：プロフィール 1.2 · 比較対象 1.59
- ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.6
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.32
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：100試合中56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：100試合中56勝
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 0.2 · 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 0.2 · 比較対象 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3.3% · 比較対象 1.9%
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：nex-agi/nex-n2.5-mini:free