直近の対戦
敗北ランクマッチ
M.
JAM.更新：7 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%夏生まれ
Unknown Noise Transforms Mega Man!
MR 1,554#126,642直近10戦5–5-4直近20戦11–9+7
勝率
60%
28勝 · 19敗 · 保存済み47件
ランクマッチの対戦
47
選択中のモード
勝利
28
ランクマッチ
敗北
19
ランクマッチ
最高MR
1,554
M. Bison
ランクMR · M. Bison
ローカル 47 · インポート 0 · グラフ 47 · 保存済み対戦 52
リプレイ未リクエスト
M.JAM.差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 夏生まれ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 52.5% | 35.2% | +17.4% | |
| SA1 | 20.3% | 33.7% | -13.3% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 25.5% | 30.0% | -4.5% | |
| SA2 | 16.9% | 21.0% | -4.0% | |
| ドライブインパクト消費 | 4.8% | 1.5% | +3.3% | |
| ドライブガード | 10.5% | 13.4% | -2.9% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.90 | 9.85 | -1.95 | |
| 投げ | 3.70 | 2.42 | +1.28 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 8.4% | 7.2% | +1.2% | |
| ドライブパリィ | 0.60 | 1.75 | -1.15 | |
| 画面端での攻め | 12.80 | 11.91 | +0.89 | |
| 投げ抜け | 1.40 | 0.57 | +0.83 | |
| ドライブアーツ | 18.1% | 18.7% | -0.6% | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.74 | -0.54 | |
| 投げ被弾 | 3.00 | 2.59 | +0.41 | |
| ドライブインパクト | 0.50 | 0.19 | +0.31 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.11 | +0.19 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.40 | 0.26 | +0.14 | |
| スタン成功 | 0.20 | 0.07 | +0.13 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| CA | 10.2% | 10.2% | -0.0% | |
| ドライブリバーサル | 0.30 | 0.33 | -0.03 |
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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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。
M. Bison · 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成功：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.09
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成功：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.09
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.07
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 0.6 · 比較対象 1.76
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 0.6 · 比較対象 1.76
- ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.68
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 12.8 · 比較対象 12.04
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 12.8 · 比較対象 12.04
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 7.9 · 比較対象 9.28
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 2026/09/07 · 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 0.18
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 0.18
- ドライブインパクト消費：プロフィール 4.8% · 比較対象 1.4%
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Luke：99試合中51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 Luke：99試合中51勝
- 対 Yasmine：72試合中37勝
- 対 Ryu：58試合中32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：28試合中18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：28試合中18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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free