直近の対戦
勝利ランクマッチ
AL
TE
MA
Steam
JapanM100%ment
Let's Do This
MR 1,705#24,636直近10戦6–4+15直近20戦10–10+1
勝率
50%
13勝 · 13敗 · 保存済み26件
ランクマッチの対戦
26
選択中のモード
勝利
13
ランクマッチ
敗北
13
ランクマッチ
最高MR
1,705
Marisa
ランクMR · Marisa
ローカル 26 · インポート 0 · グラフ 26 · 保存済み対戦 26
リプレイ未リクエスト
ALTEMA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | ment | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 47.1% | 32.8% | +14.4% | |
| SA1 | 30.0% | 41.8% | -11.8% | |
| SA2 | 10.0% | 18.1% | -8.1% | |
| ドライブアーツ | 11.2% | 19.0% | -7.8% | |
| CA | 12.9% | 7.3% | +5.5% | |
| 画面端での攻め | 6.20 | 10.02 | -3.82 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 12.7% | 8.9% | +3.7% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 31.7% | 29.3% | +2.4% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.30 | 7.86 | +1.44 | |
| ドライブガード | 15.8% | 14.5% | +1.3% | |
| ドライブパリィ | 0.80 | 1.56 | -0.76 | |
| ジャストパリィ | 0.00 | 0.59 | -0.59 | |
| 投げ被弾 | 2.60 | 2.20 | +0.40 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.6% | 1.8% | -0.3% | |
| 投げ | 2.20 | 2.03 | +0.17 | |
| 投げ抜け | 0.70 | 0.54 | +0.16 | |
| ドライブリバーサル | 0.20 | 0.33 | -0.13 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.20 | -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 | |
| 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
ジャストパリィ：プロフィール 0 · 比較対象 0.6
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 0 · 比較対象 0.6
- ドライブパリィ：プロフィール 0.8 · 比較対象 1.59
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.32
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 6.2 · 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 6.2 · 比較対象 10.2
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 9.3 · 比較対象 8.39
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 2.2 · 比較対象 2.13
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 2.2 · 比較対象 2.13
- 投げ抜け：プロフィール 0.7 · 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 2026/09/06 · 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 Cammy：44試合中37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 Cammy：44試合中37勝
- 対 Akuma：19試合中13勝
- 対 Ken：16試合中6勝
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 0.1 · 比較対象 0.2
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 0.1 · 比較対象 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1.6% · 比較対象 1.9%
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