直近の対戦
勝利ランクマッチ
MA
C.MA更新：5 日前
Steam
Beninクラブ · LeDojoBalletC100%
SteamBeninクラブ · LeDojoBalletC100%Kuragami
Conqueror: Swan of Judo
MR 1,825#6,675直近10戦6–4+26直近20戦11–9+17
勝率
63%
76勝 · 44敗 · 保存済み120件
ランクマッチの対戦
120
選択中のモード
勝利
76
ランクマッチ
敗北
44
ランクマッチ
最高MR
1,847
Manon
ランクMR · Manon
ローカル 120 · インポート 0 · グラフ 120 · 保存済み対戦 300
リプレイ未リクエスト
MAC.MA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Kuragami | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 18.6% | 30.0% | -11.5% | |
| SA1 | 41.4% | 31.1% | +10.4% | |
| SA2 | 37.1% | 30.7% | +6.5% | |
| CA | 2.9% | 8.2% | -5.4% | |
| ドライブアーツ | 14.5% | 11.5% | +3.0% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 45.7% | 42.9% | +2.8% | |
| 画面端での攻め | 4.60 | 6.80 | -2.20 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 3.4% | 4.8% | -1.4% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.70 | 9.32 | +1.38 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.9% | 1.6% | +1.3% | |
| 投げ | 3.30 | 2.45 | +0.85 | |
| ドライブパリィ | 2.20 | 1.77 | +0.43 | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.54 | -0.34 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.32 | -0.32 | |
| 投げ被弾 | 2.20 | 2.34 | -0.14 | |
| スタン被弾 | 0.20 | 0.07 | +0.13 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.19 | +0.11 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.11 | +0.09 | |
| ドライブガード | 11.1% | 11.0% | +0.1% | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| ジャストパリィ | 0.60 | 0.57 | +0.03 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.21 | -0.01 |
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 0.3 · 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 0.3 · 比較対象 0.11
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 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 4.3 · 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 4.3 · 比較対象 8.16
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 10.2 · 比較対象 8.72
勝敗をまたいで判断を比べる
保存済みの直近ランクマッチ：91試合中57勝
保存された直近の試合から2勝と2敗を選び、判断が変わる場面を探します。戦績だけでは結果が変化した理由はわかりません。
試してみよう次の5試合で試す判断を一つ書き出します。勝敗だけで練習を評価せず、実行できたかと何が起きたかを振り返りましょう。
根拠となる統計
- 保存済みの直近ランクマッチ：91試合中57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 2026/09/09 · 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：91試合中57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：91試合中57勝
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 3 · 比較対象 1.8
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
- ドライブパリィ：プロフィール 3 · 比較対象 1.8
- ジャストパリィ：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.64
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 0.22
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 0.2 · 比較対象 0.22
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.9% · 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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free