直近の対戦
敗北ランクマッチ
MA
TEMA更新：1 日前
Steam
Japanクラブ · PriModernnaM100%
SteamJapanクラブ · PriModernnaM100%tentika
Let's Do This
LP 22,839直近10戦2–8直近20戦6–14
勝率
42%
21勝 · 29敗 · 保存済み50件
ランクマッチの対戦
50
選択中のモード
勝利
21
ランクマッチ
敗北
29
ランクマッチ
最高LP
23,020
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
MATEMA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | tentika | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| CA | 57.1% | 9.7% | +47.5% | |
| SA2 | 2.9% | 32.1% | -29.2% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 19.9% | 43.0% | -23.1% | |
| SA1 | 5.7% | 25.4% | -19.7% | |
| 画面端での攻め | 2.70 | 8.16 | -5.46 | |
| ドライブインパクト消費 | 7.2% | 1.8% | +5.4% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 0.2% | 5.0% | -4.8% | |
| ドライブガード | 15.1% | 11.3% | +3.8% | |
| SA3 | 34.3% | 32.9% | +1.4% | |
| ドライブパリィ | 3.20 | 1.80 | +1.40 | |
| 投げ被弾 | 3.40 | 2.28 | +1.12 | |
| ドライブアーツ | 10.3% | 11.3% | -1.0% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.60 | 8.72 | +0.88 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.30 | -0.30 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.40 | 0.11 | +0.29 | |
| 投げ | 2.80 | 2.53 | +0.27 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.00 | 0.20 | -0.20 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.22 | +0.18 | |
| ジャストパリィ | 0.50 | 0.64 | -0.14 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.14 | +0.06 | |
| 投げ抜け | 0.60 | 0.56 | +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。
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 0.5 · 比較対象 0.14
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 3.3 · 比較対象 1.8
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
- ドライブパリィ：プロフィール 3.3 · 比較対象 1.8
- ジャストパリィ：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.64
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 · 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 · 比較対象 8.16
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 10.5 · 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 2026/09/06 · 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 0.7 · 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 0.7 · 比較対象 0.22
- ドライブインパクト消費：プロフィール 9.7% · 比較対象 1.8%
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 2.9 · 比較対象 2.53
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：プロフィール 2.9 · 比較対象 2.53
- 投げ被弾：プロフィール 3.6 · 比較対象 2.28
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Ingrid：29試合中6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 Ingrid：29試合中6勝
- 対 Ken：25試合中14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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free