直近の対戦
敗北ランクマッチ
MA
MAMA更新：19 時間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%タヨリ@YT
Because I'm Cute, Obviously!
MR 1,728#20,795直近10戦4–6-20直近20戦11–9+10
勝率
50%
108勝 · 106敗 · 保存済み214件
ランクマッチの対戦
214
選択中のモード
勝利
108
ランクマッチ
敗北
106
ランクマッチ
最高MR
1,754
Manon
ランクMR · Manon
ローカル 214 · インポート 0 · グラフ 214 · 保存済み対戦 214
リプレイ未リクエスト
MAMAMA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | タヨリ@YT | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 57.8% | 43.0% | +14.8% | |
| SA1 | 31.3% | 25.4% | +5.8% | |
| ドライブアーツ | 5.5% | 11.3% | -5.8% | |
| 画面端での攻め | 3.40 | 8.16 | -4.76 | |
| SA3 | 28.8% | 32.9% | -4.1% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 1.0% | 5.0% | -4.1% | |
| CA | 8.8% | 9.7% | -0.9% | |
| SA2 | 31.3% | 32.1% | -0.8% | |
| ドライブガード | 10.5% | 11.3% | -0.8% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.10 | 8.72 | -0.62 | |
| 投げ被弾 | 1.70 | 2.28 | -0.58 | |
| ドライブパリィ | 2.30 | 1.80 | +0.50 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.4% | 1.8% | -0.4% | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.30 | -0.20 | |
| 投げ抜け | 0.40 | 0.56 | -0.16 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.00 | 0.14 | -0.14 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.22 | -0.12 | |
| 投げ | 2.60 | 2.53 | +0.07 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| ジャストパリィ | 0.60 | 0.64 | -0.04 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.11 | -0.01 | |
| 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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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
守りの判断を見直す
ジャストパリィ：プロフィール 0.5 · 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 0.5 · 比較対象 0.64
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.3
- ドライブパリィ：プロフィール 2.3 · 比較対象 1.8
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 3.6 · 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 3.6 · 比較対象 8.16
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 8.7 · 比較対象 8.72
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 2026/09/12 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free
このプレイヤーへの対策
再現性のある反撃機会を探す
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
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被弾：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.11
攻める前に守り方を探る
ジャストパリィ：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.64
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
- ジャストパリィ：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.64
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.3
- ドライブパリィ：プロフィール 2.3 · 比較対象 1.8
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：100試合中51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：100試合中51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 2026/09/12 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free