直近の対戦
勝利ランクマッチ
MA
KEMA更新：17 時間前
Steam
JapanM100%
SteamJapanM100%りょったん
Time to Rumble!
LP 23,452直近10戦5–5直近20戦10–10
勝率
46%
66勝 · 77敗 · 保存済み143件
ランクマッチの対戦
143
選択中のモード
勝利
66
ランクマッチ
敗北
77
ランクマッチ
最高LP
23,458
Mai
ランクLP · Mai
このキャラクターのLP推移
リプレイ未リクエスト
MAKEMA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | りょったん | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 3.7% | 29.4% | -25.7% | |
| ドライブアーツ | 36.1% | 22.7% | +13.4% | |
| SA3 | 9.3% | 18.6% | -9.3% | |
| SA2 | 27.1% | 20.2% | +6.9% | |
| ドライブインパクト消費 | 7.5% | 1.3% | +6.1% | |
| CA | 11.2% | 6.6% | +4.6% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 11.3% | 7.5% | +3.8% | |
| SA1 | 52.3% | 54.6% | -2.2% | |
| ドライブパリィ | 0.30 | 1.87 | -1.57 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.50 | 9.32 | +1.18 | |
| ドライブガード | 12.4% | 13.4% | -1.0% | |
| 投げ | 3.40 | 2.49 | +0.91 | |
| 画面端での攻め | 12.20 | 12.99 | -0.79 | |
| ジャストパリィ | 0.00 | 0.70 | -0.70 | |
| ドライブインパクト | 0.80 | 0.19 | +0.61 | |
| 投げ被弾 | 2.80 | 2.23 | +0.57 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.46 | -0.36 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.40 | 0.10 | +0.30 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.19 | -0.19 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.07 | +0.13 | |
| 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。
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
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 0.7 · 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 0.7 · 比較対象 0.19
- ドライブインパクト消費：プロフィール 6.6% · 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 0.2 · 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 0.2 · 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
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 3.4 · 比較対象 2.44
近距離のやり取りを5回確認します。投げの機会、投げの試行、防御の選択を分けて見ましょう。集計回数だけでは正解を判断できません。
試してみよう繰り返す状況で打撃と投げをダミーに記録し、選んだ対応を練習します。実戦でも意識して判断できているか確認しましょう。
根拠となる統計
- 投げ：プロフィール 3.4 · 比較対象 2.44
- 投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.47
- 投げ被弾：プロフィール 3 · 比較対象 2.23
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 2026/09/13 · 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 0.7 · 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 0.7 · 比較対象 0.19
- ドライブインパクト消費：プロフィール 6.6% · 比較対象 1.4%
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Yasmine：274試合中92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 Yasmine：274試合中92勝
- 対 Char 253：2,110試合中898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：100試合中40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：100試合中40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 2026/09/13 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free