直近の対戦
M.O-SE-TA
ランクLP · M. Bison
このキャラクターのLP推移
| 傾向 | O-SE-TA | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| CA | 35.1% | 10.2% | +24.9% | |
| SA1 | 14.0% | 33.7% | -19.6% | |
| ドライブラッシュ(キャンセル) | 12.1% | 30.0% | -17.9% | |
| SA2 | 3.5% | 21.0% | -17.5% | |
| ドライブアーツ | 35.0% | 18.7% | +16.3% | |
| SA3 | 47.4% | 35.2% | +12.2% | |
| ドライブインパクト消費 | 6.8% | 1.5% | +5.3% | |
| ドライブガード | 9.9% | 13.4% | -3.5% | |
| ドライブラッシュ(パリィ) | 5.4% | 7.2% | -1.8% | |
| 画面端での攻め | 10.10 | 11.91 | -1.81 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.30 | 9.85 | -1.55 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.74 | -0.64 | |
| 投げ | 1.80 | 2.42 | -0.62 | |
| ドライブリバーサル | 0.90 | 0.33 | +0.57 | |
| ドライブパリィ | 1.30 | 1.75 | -0.45 | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.57 | -0.37 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.09 | +0.21 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.19 | +0.21 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.26 | -0.16 | |
| 投げ被弾 | 2.70 | 2.59 | +0.11 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.11 | +0.09 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.07 | +0.03 |
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。
M. Bison · 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 0.4 · 比較対象 0.18
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 0.4 · 比較対象 0.18
- ドライブインパクト消費:プロフィール 5.7% · 比較対象 1.4%
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル:プロフィール 0.7 · 比較対象 0.3
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
- ドライブリバーサル:プロフィール 0.7 · 比較対象 0.3
- ドライブパリィ:プロフィール 1 · 比較対象 1.76
- ジャストパリィ:プロフィール 0.1 · 比較対象 0.68
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 0.07
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 0.07
- パニッシュカウンター成功:プロフィール 0.2 · 比較対象 0.09
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 2026/09/08 · 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 0.4 · 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 0.4 · 比較対象 0.18
- ドライブインパクト消費:プロフィール 5.7% · 比較対象 1.4%
攻める前に守り方を探る
ドライブリバーサル:プロフィール 0.7 · 比較対象 0.3
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
- ドライブリバーサル:プロフィール 0.7 · 比較対象 0.3
- ドライブパリィ:プロフィール 1 · 比較対象 1.76
- ジャストパリィ:プロフィール 0.1 · 比較対象 0.68
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 0.07
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 0.07
- パニッシュカウンター成功:プロフィール 0.2 · 比較対象 0.09
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 2026/09/08 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

