直近の対戦
勝利ランクマッチ
MA
TEMA更新：2 日前
CrossPlatform
OtherC98%
CrossPlatformOtherC98%ディアブロ
From the Colosseo With Love
MR 1,502#245,889直近10戦6–4+16直近20戦10–10-3
勝率
55%
132勝 · 110敗 · 保存済み242件
ランクマッチの対戦
242
選択中のモード
勝利
132
ランクマッチ
敗北
110
ランクマッチ
最高MR
1,511
Marisa
ランクMR · Marisa
ローカル 242 · インポート 0 · グラフ 242 · 保存済み対戦 364
リプレイ未リクエスト
MATEMA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | ディアブロ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 46.9% | 32.8% | +14.2% | |
| SA2 | 6.1% | 18.1% | -12.0% | |
| SA1 | 30.6% | 41.8% | -11.2% | |
| CA | 16.3% | 7.3% | +9.0% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 20.5% | 29.3% | -8.8% | |
| ドライブアーツ | 26.2% | 19.0% | +7.2% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 12.50 | 7.86 | +4.64 | |
| ドライブガード | 11.0% | 14.5% | -3.5% | |
| 画面端での攻め | 7.50 | 10.02 | -2.52 | |
| ドライブパリィ | 0.30 | 1.56 | -1.26 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 9.7% | 8.9% | +0.7% | |
| 投げ | 1.30 | 2.03 | -0.73 | |
| 投げ被弾 | 2.80 | 2.20 | +0.60 | |
| ジャストパリィ | 0.00 | 0.59 | -0.59 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.3% | 1.8% | -0.5% | |
| 投げ抜け | 0.80 | 0.54 | +0.26 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.33 | -0.23 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.20 | -0.10 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.03 | +0.07 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.28 | +0.02 | |
| 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 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.09 | +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
ドライブパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 1.59
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
- ドライブパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 1.59
- ジャストパリィ：プロフィール 0 · 比較対象 0.6
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.32
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 0.12
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 0.12
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.11
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 8.1 · 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 8.1 · 比較対象 10.2
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 10.1 · 比較対象 8.39
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 Char 253：871試合中379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 253：871試合中379勝
- 対 Yasmine：127試合中54勝
- 対 Juri：75試合中17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54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54勝
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 1.2 · 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 1.2 · 比較対象 2.13
- 投げ被弾：プロフィール 2.9 · 比較対象 2.3
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