直近の対戦
勝利ランクマッチ
MA
JUMA更新：14 時間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%今期は長谷川育美三刀流でいく
Out-mash Their DP by One
MR 1,173#623,701直近10戦4–6-15直近20戦10–10-11
勝率
48%
14勝 · 15敗 · 保存済み29件
ランクマッチの対戦
29
選択中のモード
勝利
14
ランクマッチ
敗北
15
ランクマッチ
最高MR
1,207
Mai
ランクMR · Mai
ローカル 29 · インポート 0 · グラフ 29 · 保存済み対戦 129
リプレイ未リクエスト
MAJUMA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 今期は長谷川育美三刀流でいく | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 8.0% | 20.2% | -12.1% | |
| ドライブアーツ | 15.0% | 22.7% | -7.7% | |
| SA3 | 25.9% | 18.6% | +7.3% | |
| SA1 | 59.8% | 54.6% | +5.3% | |
| ドライブインパクト消費 | 6.0% | 1.3% | +4.6% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 32.9% | 29.4% | +3.5% | |
| ドライブガード | 10.2% | 13.4% | -3.3% | |
| 画面端での攻め | 9.80 | 12.99 | -3.19 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 5.3% | 7.5% | -2.2% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.40 | 9.32 | -0.92 | |
| ドライブパリィ | 1.20 | 1.87 | -0.67 | |
| ドライブインパクト | 0.70 | 0.19 | +0.51 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.70 | -0.50 | |
| 投げ | 2.90 | 2.49 | +0.41 | |
| CA | 6.3% | 6.6% | -0.4% | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.40 | 0.10 | +0.30 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.07 | +0.23 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.19 | -0.19 | |
| 投げ被弾 | 2.40 | 2.23 | +0.17 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.46 | -0.16 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.26 | +0.04 |
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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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。
Mai · 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 0.5 · 比較対象 0.19
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 0.5 · 比較対象 0.19
- ドライブインパクト消費：プロフィール 4.4% · 比較対象 1.4%
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成功：プロフィール 0.3 · 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成功：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.11
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.07
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 9.4 · 比較対象 13.25
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 9.4 · 比較対象 13.25
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 10.2 · 比較対象 9.06
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
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 0.5 · 比較対象 0.19
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 0.5 · 比較対象 0.19
- ドライブインパクト消費：プロフィール 4.4% · 比較対象 1.4%
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 0.3 · 比較対象 0.11
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 0.3 · 比較対象 0.11
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.07
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 · 比較対象 0.18
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 · 比較対象 0.18
- ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.73
- ドライブパリィ：プロフィール 1.5 · 比較対象 1.97
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