直近の対戦
勝利ランクマッチ
MA
AKMA更新：10 分前
CrossPlatform
JapanC100%
CrossPlatformJapanC100%Sweet tooth
Judo Queen
MR 1,442#472,056直近10戦7–3+28直近20戦14–6+58
勝率
51%
181勝 · 173敗 · 保存済み354件
ランクマッチの対戦
354
選択中のモード
勝利
181
ランクマッチ
敗北
173
ランクマッチ
最高MR
1,460
Manon
ランクMR · Manon
ローカル 353 · インポート 19 · グラフ 371 · 保存済み対戦 434
リプレイ未リクエスト
MAAKMA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Sweet tooth | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 42.4% | 25.4% | +17.0% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 56.2% | 43.0% | +13.2% | |
| SA3 | 23.5% | 32.9% | -9.4% | |
| ドライブガード | 4.1% | 11.3% | -7.2% | |
| CA | 3.0% | 9.7% | -6.6% | |
| ドライブアーツ | 5.6% | 11.3% | -5.7% | |
| 画面端での攻め | 3.40 | 8.16 | -4.76 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 0.3% | 5.0% | -4.7% | |
| ドライブインパクト消費 | 5.1% | 1.8% | +3.3% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 5.60 | 8.72 | -3.12 | |
| ドライブリバーサル | 1.30 | 0.30 | +1.00 | |
| SA2 | 31.1% | 32.1% | -1.0% | |
| ジャストパリィ | 0.00 | 0.64 | -0.64 | |
| ドライブパリィ | 1.20 | 1.80 | -0.60 | |
| 投げ抜け | 0.00 | 0.56 | -0.56 | |
| 投げ被弾 | 1.90 | 2.28 | -0.38 | |
| 投げ | 2.90 | 2.53 | +0.37 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.40 | 0.11 | +0.29 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.22 | +0.18 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.14 | +0.16 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.20 | -0.10 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 |
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
近距離の選択を振り返る
投げ抜け：プロフィール 0 · 比較対象 0.5
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 · 比較対象 0.5
- 投げ：プロフィール 3.1 · 比較対象 2.47
- 投げ被弾：プロフィール 1.7 · 比較対象 2.19
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 3.1 · 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 3.1 · 比較対象 8
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 3.3 · 比較対象 8.88
ゲージ消費の目的を決める
ドライブラッシュ（キャンセル）：プロフィール 55% · 比較対象 43.8%
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
- ドライブラッシュ（キャンセル）：プロフィール 55% · 比較対象 43.8%
- ドライブアーツ：プロフィール 7.5% · 比較対象 11%
- SA1：プロフィール 37.4% · 比較対象 26.8%
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 0.8 · 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 0.8 · 比較対象 0.21
- ドライブインパクト消費：プロフィール 7.6% · 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成功：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.16
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成功：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.16
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.1
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 0.29
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 0.29
- ドライブパリィ：プロフィール 1.1 · 比較対象 1.75
- ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.63
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