直近の対戦
敗北ランクマッチ
Mantis · Sagat
対戦相手 · Randomうめぼし
更新：1 週間前CrossPlatformJapanクラブ · orochiC100%
Mantis
Down for SUSHIRO
Fun-Loving Fighter
位36
直近10戦6–4+20直近20戦12–8+33
勝率
50%
129勝 · 128敗 · 保存済み257件
ランクマッチの対戦
257
選択中のモード
勝利
129
ランクマッチ
敗北
128
ランクマッチ
最高MR
1,628
Marisa
ランクMR · Sagat
ローカル 257 · インポート 0 · グラフ 257 · 保存済み対戦 352
リプレイ未リクエスト
差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Mantis | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 43.9% | 24.6% | +19.3% | |
| SA3 | 28.1% | 39.9% | -11.8% | |
| SA2 | 17.5% | 26.4% | -8.9% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 31.0% | 34.0% | -3.0% | |
| ドライブガード | 11.7% | 14.2% | -2.5% | |
| 画面端での攻め | 10.00 | 12.43 | -2.43 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 11.10 | 8.88 | +2.22 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.8% | 1.3% | +1.5% | |
| CA | 10.5% | 9.1% | +1.4% | |
| ドライブアーツ | 14.7% | 16.0% | -1.3% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 7.2% | 8.4% | -1.2% | |
| 投げ | 1.40 | 2.23 | -0.83 | |
| ドライブパリィ | 1.00 | 1.81 | -0.81 | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.74 | -0.34 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.11 | +0.19 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.25 | -0.15 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.24 | -0.14 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.18 | +0.12 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| 投げ抜け | 0.40 | 0.46 | -0.06 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| 投げ被弾 | 2.20 | 2.21 | -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。
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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
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 0.2 · 比較対象 0.12
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 0.2 · 比較対象 0.12
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.11
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 7.4 · 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 7.4 · 比較対象 10.2
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 15 · 比較対象 8.39
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 0.2 · 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 0.2 · 比較対象 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.4% · 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 2026/09/07 · 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 Ken：24試合中9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 Ken：24試合中9勝
- 対 A.K.I.：17試合中12勝
- 対 Juri：14試合中4勝
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 7.4 · 比較対象 10.2
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 7.4 · 比較対象 10.2
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 15 · 比較対象 8.39
攻める前に守り方を探る
ドライブリバーサル：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.32
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.32
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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
Sagat · 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 0.2 · 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成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.1
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.09
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 1.9 · 比較対象 1.58
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 1.9 · 比較対象 1.58
- ジャストパリィ：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.68
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.23
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 2026/09/07 · 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 0.2 · 比較対象 0.18
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 0.2 · 比較対象 0.18
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.4% · 比較対象 1.3%
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 7.4 · 比較対象 12.64
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 7.4 · 比較対象 12.64
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 15 · 比較対象 8.91
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 1.7 · 比較対象 2.27
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 1.7 · 比較対象 2.27
- 投げ被弾：プロフィール 2.2 · 比較対象 2.15
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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
Public data
Public statistics and datasets
Results from 352 of 352 stored matches. Explore the datasets for the full saved history.
Results in stored match sample
1 row- Wins
- 153games
- Losses
- 199games
- Draws
- 0games
- Games
- 352games
- Win rate (draw = half win)
- 43.47%
Field definitions 5 fields
- Wins
- Wins · games.
wins - Losses
- Losses · games.
losses - Draws
- Draws · games.
draws - Games
- Games · games.
total - Win rate (draw = half win)
- Win rate (draw = half win) · percent.
winRateDisplayed to two decimal places; JSON retains full precision.
Current saved character ratings
27 rowsScroll if needed to compare columns. Expand Details for the remaining fields.
| Character | MRMR points | LPLP points | Details |
|---|---|---|---|
| Ryu | 1,380 | 31,747 | Details for Current saved character ratings, row 1
|
| Luke | 0 | -1 | Details for Current saved character ratings, row 2
|
| Chun-Li | 1,409 | 55,626 | Details for Current saved character ratings, row 3
|
| Manon | 0 | -1 | Details for Current saved character ratings, row 4
|
| Zangief | 1,384 | 121,319 | Details for Current saved character ratings, row 5
|
| JP | 0 | -1 | Details for Current saved character ratings, row 6
|
| Dhalsim | 0 | -1 | Details for Current saved character ratings, row 7
|
| Cammy | 0 | -1 | Details for Current saved character ratings, row 8
|
| Ken | 0 | -1 | Details for Current saved character ratings, row 9
|
| Dee Jay | 0 | -1 | Details for Current saved character ratings, row 10
|
| Blanka | 0 | -1 | Details for Current saved character ratings, row 11
|
| Juri | 0 | -1 | Details for Current saved character ratings, row 12
|
| Marisa | 1,628 | 270,305 | Details for Current saved character ratings, row 13
|
| Guile | 0 | -1 | Details for Current saved character ratings, row 14
|
| Ed | 0 | -1 | Details for Current saved character ratings, row 15
|
| Jamie | 0 | -1 | Details for Current saved character ratings, row 16
|
| Akuma | 0 | -1 | Details for Current saved character ratings, row 17
|
| Sagat | 1,511 | 249,558 | Details for Current saved character ratings, row 18
|
| M. Bison | 0 | -1 | Details for Current saved character ratings, row 19
|
| Terry | 0 | -1 | Details for Current saved character ratings, row 20
|
| Mai | 0 | -1 | Details for Current saved character ratings, row 21
|
| Elena | 0 | -1 | Details for Current saved character ratings, row 22
|
| C. Viper | 0 | -1 | Details for Current saved character ratings, row 23
|
| Alex | 0 | -1 | Details for Current saved character ratings, row 24
|
| Ingrid | 0 | -1 | Details for Current saved character ratings, row 25
|
| Yasmine | 1,455 | 25,410 | Details for Current saved character ratings, row 26
|
| Random | 0 | -1 | Details for Current saved character ratings, row 27
|
Field definitions 4 fields
- Character ID
- Character ID · identifier.
characterId - Character
- Character · text.
character - MR
- Master Rating · MR points.
mr - LP
- League Points · LP points.
lp
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