直近の対戦
勝利ランクマッチ
M.
LUM.更新：2 日前
Steam
JapanM100%
SteamJapanM100%inazuma
Operative V
MR 1,323#584,064直近10戦3–7-25直近20戦6–14-51
勝率
44%
23勝 · 29敗 · 保存済み52件
ランクマッチの対戦
52
選択中のモード
勝利
23
ランクマッチ
敗北
29
ランクマッチ
最高MR
1,383
M. Bison
ランクMR · M. Bison
ローカル 52 · インポート 0 · グラフ 52 · 保存済み対戦 52
リプレイ未リクエスト
M.LUM.差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | inazuma | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 0.0% | 30.0% | -30.0% | |
| ドライブインパクト消費 | 18.5% | 1.5% | +17.0% | |
| ドライブアーツ | 34.4% | 18.7% | +15.7% | |
| SA1 | 19.6% | 33.7% | -14.1% | |
| CA | 21.7% | 10.2% | +11.5% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 5.50 | 9.85 | -4.35 | |
| SA2 | 23.9% | 21.0% | +3.0% | |
| 画面端での攻め | 14.70 | 11.91 | +2.79 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 4.7% | 7.2% | -2.5% | |
| ドライブインパクト | 1.30 | 0.19 | +1.11 | |
| 投げ被弾 | 1.80 | 2.59 | -0.79 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.70 | 0.11 | +0.59 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.74 | -0.54 | |
| ドライブリバーサル | 0.80 | 0.33 | +0.47 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.57 | -0.47 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.50 | 0.09 | +0.41 | |
| SA3 | 34.8% | 35.2% | -0.4% | |
| ドライブパリィ | 2.10 | 1.75 | +0.35 | |
| スタン成功 | 0.30 | 0.07 | +0.23 | |
| ドライブガード | 13.6% | 13.4% | +0.2% | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.26 | -0.16 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| 投げ | 2.40 | 2.42 | -0.02 |
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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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 1.3 · 比較対象 0.2
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 1.3 · 比較対象 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 18.5% · 比較対象 1.6%
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 0.5 · 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 0.5 · 比較対象 0.07
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 0.8 · 比較対象 0.27
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 0.8 · 比較対象 0.27
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：nex-agi/nex-n2.5-mini: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 1.3 · 比較対象 0.2
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 1.3 · 比較対象 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 18.5% · 比較対象 1.6%
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 0.8 · 比較対象 0.27
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 0.8 · 比較対象 0.27
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 0.5 · 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 0.5 · 比較対象 0.07
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：nex-agi/nex-n2.5-mini:free