直近の対戦
敗北ランクマッチ
MA
INMA更新：14 時間前
Steam
JapanM100%
SteamJapanM100%Noriha
Beauty and Grace
LP 21,170直近10戦2–8直近20戦8–12
勝率
46%
49勝 · 58敗 · 保存済み107件
ランクマッチの対戦
107
選択中のモード
勝利
49
ランクマッチ
敗北
58
ランクマッチ
最高LP
21,437
Manon
ランクLP · Manon
このキャラクターのLP推移
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 | Noriha | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 67.6% | 32.9% | +34.8% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 10.0% | 43.0% | -33.0% | |
| SA2 | 5.9% | 32.1% | -26.2% | |
| ドライブアーツ | 26.4% | 11.3% | +15.0% | |
| ドライブガード | 0.7% | 11.3% | -10.6% | |
| ドライブインパクト消費 | 9.8% | 1.8% | +8.0% | |
| SA1 | 17.6% | 25.4% | -7.8% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 0.0% | 5.0% | -5.0% | |
| 画面端での攻め | 3.60 | 8.16 | -4.56 | |
| ドライブリバーサル | 2.60 | 0.30 | +2.30 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 6.50 | 8.72 | -2.22 | |
| ドライブパリィ | 0.10 | 1.80 | -1.70 | |
| CA | 8.8% | 9.7% | -0.8% | |
| ドライブインパクト | 0.90 | 0.22 | +0.68 | |
| ジャストパリィ | 0.00 | 0.64 | -0.64 | |
| 投げ抜け | 0.00 | 0.56 | -0.56 | |
| 投げ | 2.10 | 2.53 | -0.43 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.50 | 0.11 | +0.39 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.50 | 0.14 | +0.36 | |
| 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 | |
| 投げ被弾 | 2.30 | 2.28 | +0.02 |
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。
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
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 0.5 · 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 0.5 · 比較対象 0.11
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.14
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 3.5 · 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 3.5 · 比較対象 8.16
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 5.8 · 比較対象 8.72
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 2.5 · 比較対象 0.3
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 2.5 · 比較対象 0.3
- ドライブパリィ：プロフィール 0 · 比較対象 1.8
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 2026/09/13 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free
このプレイヤーへの対策
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：64試合中29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：64試合中29勝
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Akuma：121試合中54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 Akuma：121試合中54勝
- 対 Ryu：106試合中57勝
- 対 Luke：84試合中34勝
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 2.5 · 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 2.5 · 比較対象 0.3
- ドライブパリィ：プロフィール 0 · 比較対象 1.8
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 2026/09/13 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free