直近の対戦
勝利ランクマッチ
MA
GUMA更新：15 時間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%maxvor
Great Puncher
MR 1,606#78,186直近10戦7–3+32直近20戦12–8+30
勝率
57%
20勝 · 15敗 · 保存済み35件
ランクマッチの対戦
35
選択中のモード
勝利
20
ランクマッチ
敗北
15
ランクマッチ
最高MR
1,749
Marisa
ランクMR · Marisa
ローカル 35 · インポート 0 · グラフ 35 · 保存済み対戦 80
リプレイ未リクエスト
MAGUMA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | maxvor | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 9.3% | 29.3% | -20.1% | |
| SA3 | 46.6% | 32.8% | +13.8% | |
| SA2 | 6.8% | 18.1% | -11.3% | |
| SA1 | 34.2% | 41.8% | -7.5% | |
| ドライブアーツ | 25.8% | 19.0% | +6.8% | |
| CA | 12.3% | 7.3% | +5.0% | |
| ドライブガード | 19.3% | 14.5% | +4.8% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 11.9% | 8.9% | +2.9% | |
| ドライブインパクト消費 | 3.0% | 1.8% | +1.2% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.60 | 7.86 | +0.74 | |
| ドライブパリィ | 2.00 | 1.56 | +0.44 | |
| 画面端での攻め | 9.60 | 10.02 | -0.42 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.54 | -0.24 | |
| 投げ | 1.80 | 2.03 | -0.23 | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.59 | -0.19 | |
| ドライブリバーサル | 0.50 | 0.33 | +0.17 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.00 | 0.11 | -0.11 | |
| 投げ被弾 | 2.10 | 2.20 | -0.10 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.03 | -0.03 | |
| 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 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.09 | +0.01 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.20 | +0.00 |
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。
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 1.8 · 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 1.8 · 比較対象 1.59
- ジャストパリィ：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.6
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 0.3 · 比較対象 0.2
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 0.3 · 比較対象 0.2
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 10.4 · 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 10.4 · 比較対象 10.2
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 7 · 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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free
このプレイヤーへの対策
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 2.3 · 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 2.3 · 比較対象 2.13
- 投げ抜け：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.52
- 投げ被弾：プロフィール 2.6 · 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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free