直近の対戦
敗北ランクマッチ
E.
RY
MA更新：4 日前
Steam
Japanクラブ · StrawberryCreamM97%
SteamJapanクラブ · StrawberryCreamM97%モスキートハンドクラッシャー狛
That Sumo Idiot
MR 1,604#79,738直近10戦7–3+39直近20戦10–10-2
勝率
50%
30勝 · 30敗 · 保存済み60件
ランクマッチの対戦
60
選択中のモード
勝利
30
ランクマッチ
敗北
30
ランクマッチ
最高MR
1,604
Marisa
ランクMR · Marisa
ローカル 57 · インポート 0 · グラフ 57 · 保存済み対戦 60
リプレイ未リクエスト
E.RYMA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | モスキートハンドクラッシャー狛 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| CA | 25.4% | 7.3% | +18.0% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 16.3% | 29.3% | -13.0% | |
| SA2 | 9.9% | 18.1% | -8.3% | |
| SA1 | 33.8% | 41.8% | -8.0% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 0.9% | 8.9% | -8.0% | |
| ドライブアーツ | 26.7% | 19.0% | +7.7% | |
| ドライブガード | 9.6% | 14.5% | -4.9% | |
| ドライブインパクト消費 | 5.0% | 1.8% | +3.2% | |
| 投げ | 4.30 | 2.03 | +2.27 | |
| 投げ被弾 | 4.20 | 2.20 | +2.00 | |
| SA3 | 31.0% | 32.8% | -1.8% | |
| 投げ抜け | 2.00 | 0.54 | +1.46 | |
| 画面端での攻め | 11.00 | 10.02 | +0.98 | |
| ドライブパリィ | 2.30 | 1.56 | +0.74 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.50 | 7.86 | +0.64 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.33 | -0.33 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.20 | +0.20 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.11 | +0.19 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.11 | +0.19 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.40 | 0.28 | +0.12 | |
| スタン成功 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| ジャストパリィ | 0.50 | 0.59 | -0.09 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.03 | -0.03 |
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
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 0.3 · 比較対象 0.11
守りの判断を見直す
投げ抜け：プロフィール 2 · 比較対象 0.54
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
- 投げ抜け：プロフィール 2 · 比較対象 0.54
ゲージ消費の目的を決める
SA2：プロフィール 9.9% · 比較対象 18.1%
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
- SA2：プロフィール 9.9% · 比較対象 18.1%
- SA3：プロフィール 31% · 比較対象 32.8%
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 Char 253：553試合中272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 Char 253：553試合中272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 0.4 · 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 0.4 · 比較対象 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 5% · 比較対象 1.8%
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 4.3 · 比較対象 2.03
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 4.3 · 比較対象 2.03
- 投げ被弾：プロフィール 4.2 · 比較対象 2.2
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