直近の対戦
敗北ランクマッチ
MA
LUMA更新：14 時間前
Steam
Japanクラブ · PFPFclubC100%
SteamJapanクラブ · PFPFclubC100%hi69n
Love is a Fire, And it Burns
MR 1,613#68,261直近10戦3–7-31直近20戦7–13-46
勝率
50%
86勝 · 85敗 · 保存済み171件
ランクマッチの対戦
171
選択中のモード
勝利
86
ランクマッチ
敗北
85
ランクマッチ
最高MR
1,680
Mai
ランクMR · Mai
ローカル 171 · インポート 96 · グラフ 192 · 保存済み対戦 200
利用可能
MALUMA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | hi69n | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 0.5% | 29.4% | -28.8% | |
| SA1 | 70.8% | 54.6% | +16.2% | |
| SA3 | 4.4% | 18.6% | -14.2% | |
| ドライブアーツ | 35.6% | 22.7% | +12.8% | |
| ドライブインパクト消費 | 5.6% | 1.3% | +4.2% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 11.2% | 7.5% | +3.7% | |
| 画面端での攻め | 9.50 | 12.99 | -3.49 | |
| ドライブガード | 16.9% | 13.4% | +3.5% | |
| CA | 5.3% | 6.6% | -1.3% | |
| SA2 | 19.5% | 20.2% | -0.7% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.90 | 9.32 | +0.58 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.70 | -0.50 | |
| ドライブインパクト | 0.60 | 0.19 | +0.41 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.40 | 0.10 | +0.30 | |
| 投げ被弾 | 2.50 | 2.23 | +0.27 | |
| 投げ抜け | 0.70 | 0.46 | +0.24 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.07 | +0.23 | |
| 投げ | 2.30 | 2.49 | -0.19 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.19 | -0.19 | |
| ドライブパリィ | 1.70 | 1.87 | -0.17 | |
| 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
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 0.4 · 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 0.4 · 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 0.08
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 0.6 · 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 0.6 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 6.1% · 比較対象 1.2%
ゲージ消費の目的を決める
ドライブラッシュ（キャンセル）：プロフィール 0.8% · 比較対象 32.3%
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
- ドライブラッシュ（キャンセル）：プロフィール 0.8% · 比較対象 32.3%
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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
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 0.4 · 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 0.4 · 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 0.08
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 0.6 · 比較対象 0.16
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 0.6 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 6.1% · 比較対象 1.2%
攻める前に守り方を探る
投げ抜け：プロフィール 0.8 · 比較対象 0.47
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.8 · 比較対象 0.47
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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free