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nevillelau

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Marisa
nevillelau · Marisa
JP
対戦相手 · JP條野有刺

プレイスタイル比較

Marisaの上位30人とプレイ傾向を比較

ベンチマーク更新:2026/09/12 16:25

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。 · データの詳細

Marisa
nevillelauのMarisaベンチマーク

抽出したMarisaの上位30人の平均的なプレイ傾向と比較します。

Tucker Ducker 2225 · karura 2205 · jjnj 2164 · kurobuchi_b09 2158 · 紺外郎/Kon_Uiro 2129 · ほか25人

差の絶対値が大きい順23項目
傾向nevillelauトップ層 トップ層
SA354.8%32.8%+22.0%
SA121.4%41.8%-20.4%
ドライブラッシュ(キャンセル)14.4%29.3%-14.9%
ドライブアーツ7.8%19.0%-11.2%
画面端に追い込まれた時間12.807.86+4.94
ドライブガード18.4%14.5%+3.9%
ドライブインパクト消費5.5%1.8%+3.7%
ドライブラッシュ(パリィ)12.6%8.9%+3.7%
CA4.8%7.3%-2.6%
投げ被弾3.602.20+1.40
SA219.0%18.1%+0.9%
投げ抜け1.300.54+0.76
ジャストパリィ0.100.59-0.49
ドライブリバーサル0.100.33-0.23
パリィ中に投げられた回数0.100.28-0.18
投げ1.902.03-0.13
ドライブインパクト0.300.20+0.10
パニッシュカウンター成功0.200.11+0.09
パニッシュカウンター被弾0.200.11+0.09
画面端での攻め10.1010.02+0.08
ドライブパリィ1.601.56+0.04
スタン被弾0.000.03-0.03
スタン成功0.100.09+0.01
統計を練習に活かす

対戦プラン

直近100試合

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

  1. 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被弾: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被弾:プロフィール 0.2 · 比較対象 0.11
    • 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
  2. 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
    • ドライブインパクト消費:プロフィール 5.5% · 比較対象 1.8%
  3. 近距離の選択を振り返る

    投げ:プロフィール 1.9 · 比較対象 2.03

    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 1.9 · 比較対象 2.03
    • 投げ抜け:プロフィール 1.3 · 比較対象 0.54
    • 投げ被弾:プロフィール 3.6 · 比較対象 2.2

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 2026/09/14 · AI:nex-agi/nex-n2.5-pro:free

このプレイヤーへの対策

  1. 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 0.3 · 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 0.3 · 比較対象 0.2
    • ドライブインパクト消費:プロフィール 5.5% · 比較対象 1.8%
  2. 近距離のパターンを探る

    投げ:プロフィール 1.9 · 比較対象 2.03

    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 1.9 · 比較対象 2.03
    • 投げ抜け:プロフィール 1.3 · 比較対象 0.54
    • 投げ被弾:プロフィール 3.6 · 比較対象 2.2
  3. 攻める前に守り方を探る

    ジャストパリィ:プロフィール 0.1 · 比較対象 0.59

    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
    • ジャストパリィ:プロフィール 0.1 · 比較対象 0.59
    • ドライブパリィ:プロフィール 1.6 · 比較対象 1.56
    • ドライブリバーサル:プロフィール 0.1 · 比較対象 0.33

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 2026/09/14 · AI:nex-agi/nex-n2.5-pro:free

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