Manon
更新:1 週間前SteamSteamJapanJapanクラブ · ClubRitsukonC100%

kaaa100

Let's Do This
ランク 36MR 1,432#456,962
直近10戦5–5+8直近20戦9–11-14
勝率
48%
25勝 · 27敗 · 保存済み52件
ランクマッチの対戦
52
選択中のモード
勝利
25
ランクマッチ
敗北
27
ランクマッチ
最高MR
1,512
Manon

ランクMR · Manon

ローカル 46 · インポート 0 · グラフ 46 · 保存済み対戦 62

直近の対戦

勝利ランクマッチ

リプレイ未リクエスト
Manon
kaaa100 · Manon
Yasmine
対戦相手 · Yasmineエルク€

プレイスタイル比較

Manonの上位30人とプレイ傾向を比較

ベンチマーク更新:2026/09/07 7:24

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

Manon
kaaa100のManonベンチマーク

抽出したManonの上位30人の平均的なプレイ傾向と比較します。

Babaaaaa 2207 · あくたがわ 2200 · Siinon 2081 · ジェットドン@Twitch 2067 · RANDUMB 2066 · ほか25人

差の絶対値が大きい順23項目
傾向kaaa100トップ層 トップ層
ドライブラッシュ(キャンセル)1.8%43.0%-41.2%
SA158.1%25.4%+32.7%
SA312.2%32.9%-20.7%
ドライブアーツ28.3%11.3%+17.0%
CA2.0%9.7%-7.6%
ドライブインパクト消費9.2%1.8%+7.4%
画面端での攻め3.608.16-4.56
SA227.7%32.1%-4.4%
画面端に追い込まれた時間4.708.72-4.02
ドライブガード9.1%11.3%-2.2%
ドライブラッシュ(パリィ)6.6%5.0%+1.6%
ドライブパリィ0.501.80-1.30
投げ3.802.53+1.27
ジャストパリィ0.000.64-0.64
ドライブリバーサル0.900.30+0.60
投げ被弾1.702.28-0.58
投げ抜け0.100.56-0.46
ドライブインパクト0.600.22+0.38
パニッシュカウンター被弾0.300.11+0.19
パニッシュカウンター成功0.300.14+0.16
パリィ中に投げられた回数0.100.20-0.10
スタン成功0.000.07-0.07
スタン被弾0.000.06-0.06
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。

Manon · 直近100試合

改善するポイント

  1. 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 0.6 · 比較対象 0.22

    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 0.6 · 比較対象 0.22
    • ドライブインパクト消費:プロフィール 9.2% · 比較対象 1.8%
  2. 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 0.64

    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 0.64
    • ドライブパリィ:プロフィール 0.5 · 比較対象 1.8
  3. 近距離の選択を振り返る

    投げ抜け:プロフィール 0.1 · 比較対象 0.56

    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
    • 投げ抜け:プロフィール 0.1 · 比較対象 0.56
    • 投げ被弾:プロフィール 1.7 · 比較対象 2.28

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

  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 0.6 · 比較対象 0.22

    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 0.6 · 比較対象 0.22
    • ドライブインパクト消費:プロフィール 9.2% · 比較対象 1.8%
  2. 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 0.9 · 比較対象 0.3

    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 0.9 · 比較対象 0.3
  3. 近距離のパターンを探る

    投げ:プロフィール 3.8 · 比較対象 2.53

    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 3.8 · 比較対象 2.53
    • 投げ被弾:プロフィール 1.7 · 比較対象 2.28

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

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選択はこの端末に180日間保存されます。分析を無効にすると、読み込み済みの分析機能を停止するためページが再読み込みされます。

プライバシーと保存データ