直近の対戦
勝利ランクマッチ
MA
INMA更新：2 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%germger
Sim Sim Crusher
MR 1,524#183,125直近10戦5–50直近20戦11–9+17
勝率
49%
38勝 · 39敗 · 保存済み77件
ランクマッチの対戦
77
選択中のモード
勝利
38
ランクマッチ
敗北
39
ランクマッチ
最高MR
1,568
Manon
ランクMR · Manon
ローカル 77 · インポート 262 · グラフ 339 · 保存済み対戦 77
リプレイ未リクエスト
MAINMA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | germger | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 20.0% | 31.1% | -11.1% | |
| SA3 | 40.0% | 30.0% | +10.0% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 51.5% | 42.9% | +8.6% | |
| SA2 | 38.3% | 30.7% | +7.7% | |
| ドライブアーツ | 4.9% | 11.5% | -6.6% | |
| CA | 1.7% | 8.2% | -6.5% | |
| ドライブガード | 7.4% | 11.0% | -3.6% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 1.5% | 4.8% | -3.3% | |
| 画面端での攻め | 4.50 | 6.80 | -2.30 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 11.00 | 9.32 | +1.68 | |
| 投げ | 1.80 | 2.45 | -0.65 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.2% | 1.6% | -0.4% | |
| 投げ抜け | 0.90 | 0.54 | +0.36 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.00 | 0.21 | -0.21 | |
| ドライブパリィ | 1.60 | 1.77 | -0.17 | |
| 投げ被弾 | 2.50 | 2.34 | +0.16 | |
| ジャストパリィ | 0.70 | 0.57 | +0.13 | |
| ドライブリバーサル | 0.20 | 0.32 | -0.12 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.11 | -0.01 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.19 | +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。
Manon · 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
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 · 比較対象 8.16
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 · 比較対象 8.16
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 11.1 · 比較対象 8.72
ゲージ消費の目的を決める
SA2：プロフィール 50% · 比較対象 32.1%
実際のゲージを見ながら消費判断を5回振り返ります。何を得て、どの選択肢が残ったかを記録しましょう。使用割合だけでは効率を測れません。
試してみよう使い慣れた連係で、ゲージを使う形と温存する形を練習します。結果と残量を比べ、それぞれに適した状況を決めましょう。
根拠となる統計
- SA2：プロフィール 50% · 比較対象 32.1%
- SA3：プロフィール 37% · 比較対象 32.9%
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 2026/09/13 · 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 Yasmine：89試合中47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 Yasmine：89試合中47勝
- 対 Luke：88試合中46勝
- 対 Ryu：79試合中47勝
継続する傾向と単発のミスを分ける
保存済みの直近ランクマッチ：58試合中28勝
複数の直近試合で勝ちと負けを比べます。印象的な一度のミスより、繰り返す状況を中心に準備しましょう。
試してみよう最初のラウンドで仮説を一つ確認します。繰り返すなら準備した調整を行い、違うならその仮説を捨てて新しい傾向を観察しましょう。
根拠となる統計
- 保存済みの直近ランクマッチ：58試合中28勝
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 2026/09/13 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free