直近の対戦
敗北ランクマッチ
MAMAMA
CrossPlatform
JapanM100%ichi
Millennium Gladiator
MR 1,563#117,042直近10戦4–6-13直近20戦10–10-5
勝率
53%
36勝 · 32敗 · 保存済み68件
ランクマッチの対戦
68
選択中のモード
勝利
36
ランクマッチ
敗北
32
ランクマッチ
最高MR
1,671
Marisa
ランクMR · Marisa
ローカル 68 · インポート 0 · グラフ 68 · 保存済み対戦 68
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 | ichi | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| CA | 30.2% | 7.3% | +22.9% | |
| SA1 | 23.3% | 41.8% | -18.5% | |
| SA2 | 14.0% | 18.1% | -4.2% | |
| ドライブアーツ | 16.8% | 19.0% | -2.2% | |
| 画面端での攻め | 8.70 | 10.02 | -1.32 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.6% | 1.8% | +0.8% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.50 | 7.86 | +0.64 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.54 | -0.44 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 29.7% | 29.3% | +0.4% | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.59 | -0.39 | |
| SA3 | 32.6% | 32.8% | -0.2% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 8.7% | 8.9% | -0.2% | |
| ドライブパリィ | 1.70 | 1.56 | +0.14 | |
| ドライブガード | 14.4% | 14.5% | -0.1% | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.40 | 0.28 | +0.12 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.11 | +0.09 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.03 | +0.07 | |
| ドライブリバーサル | 0.40 | 0.33 | +0.07 | |
| 投げ | 2.00 | 2.03 | -0.03 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.11 | -0.01 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.09 | +0.01 | |
| 投げ被弾 | 2.20 | 2.20 | +0.00 | |
| 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
ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 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 0.2 · 比較対象 0.6
- 投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.52
ゲージ消費の目的を決める
SA1：プロフィール 23.3% · 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 23.3% · 比較対象 35.7%
- SA2：プロフィール 14% · 比較対象 20.9%
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 2.6% · 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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
再現性のある反撃機会を探す
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
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成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.12
目の前のゲージに合わせる
CA：プロフィール 30.2% · 比較対象 9%
対戦中のドライブとスーパーアーツの残量を確認します。プロフィールの使用傾向は検証する材料であり、バーンアウトや確定の隙を予測するものではありません。
試してみよう大きな消費の後は、接近前に双方の選択肢を見直します。統計と異なる使い方をする相手には、実際の状況に合わせましょう。
根拠となる統計
- CA：プロフィール 30.2% · 比較対象 9%
- SA3：プロフィール 32.6% · 比較対象 34.5%
無理な攻めを避けて位置を取る
画面端での攻め：プロフィール 8.7 · 比較対象 10.2
使い慣れた選択で位置を取れる場面を探します。端に追い込んだ後は、相手が実際にどう脱出しようとするか観察して対応を選びましょう。
試してみよう得意な攻めを一つ試します。同じ脱出が続くならその行動への対応を練習し、守りを変えてくるなら一つの読みに固執しないようにしましょう。
根拠となる統計
- 画面端での攻め：プロフィール 8.7 · 比較対象 10.2
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 8.5 · 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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free