直近の対戦
勝利ランクマッチ
MA
LUMA更新：4 日前
Steam
Japanクラブ · YohanaMansionC100%
SteamJapanクラブ · YohanaMansionC100%バサニイ
Let's Do This
MR 1,812#7,757直近10戦6–4+15直近20戦6–5+7
勝率
55%
6勝 · 5敗 · 保存済み11件
ランクマッチの対戦
11
選択中のモード
勝利
6
ランクマッチ
敗北
5
ランクマッチ
最高MR
1,812
Manon
ランクMR · Manon
ローカル 11 · インポート 0 · グラフ 11 · 保存済み対戦 84
リプレイ未リクエスト
MALUMA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | バサニイ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 46.6% | 32.9% | +13.7% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 53.8% | 43.0% | +10.8% | |
| ドライブアーツ | 4.5% | 11.3% | -6.9% | |
| SA1 | 20.5% | 25.4% | -4.9% | |
| SA2 | 27.4% | 32.1% | -4.7% | |
| CA | 5.5% | 9.7% | -4.2% | |
| ドライブガード | 7.2% | 11.3% | -4.1% | |
| 画面端での攻め | 4.20 | 8.16 | -3.96 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 1.7% | 5.0% | -3.3% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.40 | 8.72 | -1.32 | |
| 投げ抜け | 1.00 | 0.56 | +0.44 | |
| ドライブパリィ | 1.40 | 1.80 | -0.40 | |
| 投げ | 2.90 | 2.53 | +0.37 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.5% | 1.8% | -0.3% | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.22 | -0.12 | |
| 投げ被弾 | 2.40 | 2.28 | +0.12 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.00 | 0.11 | -0.11 | |
| ドライブリバーサル | 0.20 | 0.30 | -0.10 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.14 | -0.04 | |
| ジャストパリィ | 0.60 | 0.64 | -0.04 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.20 | +0.00 |
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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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 0.8 · 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 0.8 · 比較対象 0.5
- 投げ：プロフィール 2.8 · 比較対象 2.47
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 4.7 · 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 4.7 · 比較対象 8
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 7.1 · 比較対象 8.88
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 0.21
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 0.21
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1.5% · 比較対象 1.7%
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
近距離のパターンを探る
投げ抜け：プロフィール 0.8 · 比較対象 0.5
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.8 · 比較対象 0.5
- 投げ：プロフィール 2.8 · 比較対象 2.47
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 4.7 · 比較対象 8
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 4.7 · 比較対象 8
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 7.1 · 比較対象 8.88
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 0.21
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 0.2 · 比較対象 0.21
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1.5% · 比較対象 1.7%
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