直近の対戦
勝利ランクマッチ
MA
TEMA更新：3 日前
CrossPlatform
JapanC100%
CrossPlatformJapanC100%blue3
A Man's Peaceful Passing
MR 1,503#240,259直近10戦6–4+13直近20戦14–6+62
勝率
58%
103勝 · 74敗 · 保存済み177件
ランクマッチの対戦
177
選択中のモード
勝利
103
ランクマッチ
敗北
74
ランクマッチ
最高MR
1,503
Manon
ランクMR · Manon
ローカル 174 · インポート 0 · グラフ 174 · 保存済み対戦 177
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 | blue3 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 5.0% | 32.1% | -27.1% | |
| SA1 | 51.7% | 25.4% | +26.2% | |
| ドライブアーツ | 2.8% | 11.3% | -8.5% | |
| ドライブインパクト消費 | 6.4% | 1.8% | +4.6% | |
| ドライブガード | 8.0% | 11.3% | -3.3% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 45.8% | 43.0% | +2.8% | |
| 画面端での攻め | 5.80 | 8.16 | -2.36 | |
| ドライブパリィ | 0.80 | 1.80 | -1.00 | |
| 投げ抜け | 1.10 | 0.56 | +0.54 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.64 | -0.54 | |
| 投げ被弾 | 2.80 | 2.28 | +0.52 | |
| SA3 | 33.3% | 32.9% | +0.5% | |
| CA | 10.0% | 9.7% | +0.3% | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.30 | -0.30 | |
| ドライブインパクト | 0.50 | 0.22 | +0.28 | |
| 投げ | 2.80 | 2.53 | +0.27 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 4.8% | 5.0% | -0.2% | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.11 | +0.19 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.14 | +0.16 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.70 | 8.72 | -0.02 | |
| 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
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 0.5 · 比較対象 0.22
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 0.5 · 比較対象 0.22
- ドライブインパクト消費：プロフィール 6.4% · 比較対象 1.8%
守りの判断を見直す
ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 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 0.1 · 比較対象 0.64
- ドライブパリィ：プロフィール 0.8 · 比較対象 1.8
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 0.3 · 比較対象 0.14
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：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 0.5 · 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 0.5 · 比較対象 0.22
- ドライブインパクト消費：プロフィール 6.4% · 比較対象 1.8%
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 0.3 · 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 0.3 · 比較対象 0.11
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.14
近距離のパターンを探る
投げ抜け：プロフィール 1.1 · 比較対象 0.56
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 1.1 · 比較対象 0.56
- 投げ被弾：プロフィール 2.8 · 比較対象 2.28
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：dots-studio/dots-3-note-preview:free