直近の対戦
敗北ランクマッチ
MA
GUMA
Steam
OtherM100%Eurra
Judo Queen
MR 1,627#52,865直近10戦4–6-15直近20戦8–12-29
勝率
52%
25勝 · 23敗 · 保存済み48件
ランクマッチの対戦
48
選択中のモード
勝利
25
ランクマッチ
敗北
23
ランクマッチ
最高MR
1,704
Manon
ランクMR · Manon
ローカル 48 · インポート 0 · グラフ 48 · 保存済み対戦 48
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 | Eurra | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 11.7% | 25.4% | -13.7% | |
| SA2 | 41.6% | 32.1% | +9.5% | |
| CA | 14.3% | 9.7% | +4.6% | |
| 画面端での攻め | 4.10 | 8.16 | -4.06 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 39.0% | 43.0% | -4.0% | |
| ドライブアーツ | 14.0% | 11.3% | +2.6% | |
| ドライブガード | 9.1% | 11.3% | -2.2% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.40 | 8.72 | -1.32 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 3.9% | 5.0% | -1.1% | |
| ドライブインパクト消費 | 2.7% | 1.8% | +0.9% | |
| SA3 | 32.5% | 32.9% | -0.4% | |
| ドライブパリィ | 1.50 | 1.80 | -0.30 | |
| 投げ被弾 | 2.10 | 2.28 | -0.18 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.22 | +0.18 | |
| ジャストパリィ | 0.50 | 0.64 | -0.14 | |
| 投げ | 2.40 | 2.53 | -0.13 | |
| ドライブリバーサル | 0.40 | 0.30 | +0.10 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.11 | +0.09 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.14 | +0.06 | |
| 投げ抜け | 0.60 | 0.56 | +0.04 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 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。
Manon · 直近100試合
改善するポイント
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 0.4 · 比較対象 0.21
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 0.4 · 比較対象 0.21
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.7% · 比較対象 1.7%
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 0.1
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 0.1
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.16
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 4.1 · 比較対象 8
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 4.1 · 比較対象 8
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 7.4 · 比較対象 8.88
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
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 0.4 · 比較対象 0.21
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 0.4 · 比較対象 0.21
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.7% · 比較対象 1.7%
再現性のある反撃機会を探す
パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.1
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被弾：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.1
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.16
無理な攻めを避けて位置を取る
画面端での攻め：プロフィール 4.1 · 比較対象 8
使い慣れた選択で位置を取れる場面を探します。端に追い込んだ後は、相手が実際にどう脱出しようとするか観察して対応を選びましょう。
試してみよう得意な攻めを一つ試します。同じ脱出が続くならその行動への対応を練習し、守りを変えてくるなら一つの読みに固執しないようにしましょう。
根拠となる統計
- 画面端での攻め：プロフィール 4.1 · 比較対象 8
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 7.4 · 比較対象 8.88
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