直近の対戦
敗北ランクマッチ
MA
RAMA更新：7 時間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%Ribot
Let's Do This
MR 1,461#432,629直近10戦4–6-17直近20戦6–14-62
勝率
49%
84勝 · 89敗 · 保存済み173件
ランクマッチの対戦
173
選択中のモード
勝利
84
ランクマッチ
敗北
89
ランクマッチ
最高MR
1,552
Manon
ランクMR · Manon
ローカル 173 · インポート 0 · グラフ 173 · 保存済み対戦 216
リプレイ未リクエスト
MARAMA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Ribot | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 36.5% | 25.4% | +11.1% | |
| SA3 | 23.0% | 32.9% | -9.9% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 50.9% | 43.0% | +7.9% | |
| 画面端での攻め | 4.20 | 8.16 | -3.96 | |
| ドライブアーツ | 7.5% | 11.3% | -3.8% | |
| SA2 | 29.7% | 32.1% | -2.3% | |
| ドライブガード | 9.5% | 11.3% | -1.8% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 3.5% | 5.0% | -1.6% | |
| CA | 10.8% | 9.7% | +1.2% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.70 | 8.72 | +0.98 | |
| ドライブリバーサル | 0.60 | 0.30 | +0.30 | |
| ドライブパリィ | 1.50 | 1.80 | -0.30 | |
| 投げ被弾 | 2.00 | 2.28 | -0.28 | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.64 | -0.24 | |
| 投げ | 2.30 | 2.53 | -0.23 | |
| 投げ抜け | 0.40 | 0.56 | -0.16 | |
| スタン被弾 | 0.20 | 0.06 | +0.14 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.7% | 1.8% | -0.1% | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.22 | -0.12 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.20 | -0.10 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.11 | +0.09 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.14 | -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。
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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
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.14
画面端に至る経緯を追う
画面端に追い込まれた時間：プロフィール 9.5 · 比較対象 8.72
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
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 9.5 · 比較対象 8.72
守りの判断を見直す
投げ被弾：プロフィール 2.3 · 比較対象 2.28
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
- 投げ被弾：プロフィール 2.3 · 比較対象 2.28
- 投げ抜け：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.56
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
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Random：56試合中25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 Random：56試合中25勝
- 対 C. Viper：50試合中14勝
- 対 Akuma：44試合中24勝
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48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48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