直近の対戦
勝利ランクマッチ
MA
INMA更新：1 日前
CrossPlatform
Japanクラブ · InfinitePhoenixM100%
CrossPlatformJapanクラブ · InfinitePhoenixM100%GIPPO
GG
MR 1,507#226,729直近10戦6–4+19直近20戦11–9+23
勝率
57%
12勝 · 9敗 · 保存済み21件
ランクマッチの対戦
21
選択中のモード
勝利
12
ランクマッチ
敗北
9
ランクマッチ
最高MR
1,522
Marisa
ランクMR · Marisa
ローカル 21 · インポート 0 · グラフ 21 · 保存済み対戦 105
リプレイ未リクエスト
MAINMA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | GIPPO | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 19.1% | 41.8% | -22.6% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 13.0% | 29.3% | -16.3% | |
| SA3 | 48.9% | 32.8% | +16.2% | |
| CA | 17.0% | 7.3% | +9.7% | |
| ドライブアーツ | 12.2% | 19.0% | -6.7% | |
| ドライブガード | 18.0% | 14.5% | +3.5% | |
| SA2 | 14.9% | 18.1% | -3.2% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.80 | 7.86 | +2.94 | |
| 画面端での攻め | 7.50 | 10.02 | -2.52 | |
| 投げ被弾 | 3.40 | 2.20 | +1.20 | |
| 投げ | 1.30 | 2.03 | -0.73 | |
| 投げ抜け | 1.10 | 0.54 | +0.56 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 9.4% | 8.9% | +0.5% | |
| ドライブリバーサル | 0.70 | 0.33 | +0.37 | |
| ドライブパリィ | 1.80 | 1.56 | +0.24 | |
| ジャストパリィ | 0.70 | 0.59 | +0.11 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.20 | -0.10 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.09 | -0.09 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.9% | 1.8% | +0.1% | |
| 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 | |
| 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 |
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
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.32
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.32
- 投げ抜け：プロフィール 1.2 · 比較対象 0.52
- 投げ被弾：プロフィール 3.5 · 比較対象 2.3
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 7.8 · 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 7.8 · 比較対象 10.2
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 12.3 · 比較対象 8.39
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 0.11
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 0.1 · 比較対象 0.11
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.12
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 2026/09/10 · 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 0.7 · 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 0.7 · 比較対象 0.32
- 投げ抜け：プロフィール 1.2 · 比較対象 0.52
- 投げ被弾：プロフィール 3.5 · 比較対象 2.3
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 1.3 · 比較対象 2.13
近距離での打撃、投げ、防御の実際の選択を観察します。傾向が見えてから、使い慣れた攻めの一部分だけを変えてみましょう。
試してみよう同じ反応が2回続いたら、その場面で別の選択を試します。相手が反応を変えたら、固定した癖だと思い込まず選択肢を散らしましょう。
根拠となる統計
- 投げ：プロフィール 1.3 · 比較対象 2.13
- 投げ抜け：プロフィール 1.2 · 比較対象 0.52
- 投げ被弾：プロフィール 3.5 · 比較対象 2.3
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Ryu：216試合中101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：216試合中101勝
- 対 Terry：123試合中62勝
- 対 Luke：99試合中21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 2026/09/10 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free