直近の対戦
勝利ランクマッチ
MA
ELMA更新：7 日前
Steam
Japanクラブ · KyotoSF6C100%
SteamJapanクラブ · KyotoSF6C100%Rainycolor*
Friendship!
MR 1,810#7,534直近10戦9–1+62直近20戦14–6+58
勝率
55%
63勝 · 52敗 · 保存済み115件
ランクマッチの対戦
115
選択中のモード
勝利
63
ランクマッチ
敗北
52
ランクマッチ
最高MR
2,066
Mai
ランクMR · Mai
ローカル 115 · インポート 0 · グラフ 115 · 保存済み対戦 124
リプレイ未リクエスト
MAELMA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Rainycolor* | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 19.7% | 29.4% | -9.7% | |
| SA1 | 63.2% | 54.6% | +8.7% | |
| SA3 | 14.0% | 18.6% | -4.7% | |
| ドライブアーツ | 26.4% | 22.7% | +3.7% | |
| SA2 | 17.6% | 20.2% | -2.5% | |
| ドライブガード | 15.8% | 13.4% | +2.4% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 11.70 | 9.32 | +2.38 | |
| 画面端での攻め | 11.20 | 12.99 | -1.79 | |
| CA | 5.1% | 6.6% | -1.5% | |
| ドライブインパクト消費 | 0.5% | 1.3% | -0.8% | |
| ドライブパリィ | 2.40 | 1.87 | +0.53 | |
| ジャストパリィ | 1.10 | 0.70 | +0.40 | |
| 投げ被弾 | 2.60 | 2.23 | +0.37 | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.46 | -0.26 | |
| 投げ | 2.30 | 2.49 | -0.19 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 7.3% | 7.5% | -0.2% | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.00 | 0.10 | -0.10 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.19 | -0.09 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.19 | -0.09 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| 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。
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。
Mai · 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 1.1 · 比較対象 0.67
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 1.1 · 比較対象 0.67
- ドライブパリィ：プロフィール 2.4 · 比較対象 1.69
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.15
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 0.1 · 比較対象 0.16
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 0.1 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 0.5% · 比較対象 1.2%
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 2026/09/07 · 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 Luke：186試合中95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 Luke：186試合中95勝
- 対 Akuma：136試合中64勝
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：92試合中47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：92試合中47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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free