直近の対戦
敗北バトルハブ
M.
LUM.更新：2 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%大爆発酉武
Code Holder
MR 1,705#27,375直近10戦8–2+44直近20戦17–3+99
勝率
66%
40勝 · 21敗 · 保存済み61件
ランクマッチの対戦
61
選択中のモード
勝利
40
ランクマッチ
敗北
21
ランクマッチ
最高MR
1,705
M. Bison
ランクMR · M. Bison
ローカル 61 · インポート 0 · グラフ 61 · 保存済み対戦 151
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 | 大爆発酉武 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 17.2% | 35.2% | -17.9% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 12.6% | 30.0% | -17.4% | |
| SA2 | 33.3% | 21.0% | +12.4% | |
| SA1 | 43.7% | 33.7% | +10.0% | |
| ドライブインパクト消費 | 8.7% | 1.5% | +7.2% | |
| ドライブアーツ | 25.2% | 18.7% | +6.5% | |
| CA | 5.7% | 10.2% | -4.5% | |
| ドライブガード | 15.1% | 13.4% | +1.8% | |
| 画面端での攻め | 10.50 | 11.91 | -1.41 | |
| ドライブパリィ | 2.90 | 1.75 | +1.15 | |
| ドライブインパクト | 1.10 | 0.19 | +0.91 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.4% | 7.2% | -0.8% | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.80 | 0.11 | +0.69 | |
| ドライブリバーサル | 1.00 | 0.33 | +0.67 | |
| 投げ | 3.00 | 2.42 | +0.58 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.74 | -0.44 | |
| 投げ被弾 | 3.00 | 2.59 | +0.41 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.60 | 9.85 | -0.25 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.09 | +0.21 | |
| 投げ抜け | 0.70 | 0.57 | +0.13 | |
| スタン成功 | 0.20 | 0.07 | +0.13 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.26 | -0.06 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 |
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
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 0.4 · 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 0.4 · 比較対象 0.09
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.07
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 0.6 · 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 0.6 · 比較対象 0.18
- ドライブインパクト消費：プロフィール 5.4% · 比較対象 1.4%
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 2.2 · 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 2.2 · 比較対象 1.76
- ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.68
- 投げ抜け：プロフィール 1 · 比較対象 0.47
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 0.6 · 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 0.6 · 比較対象 0.18
- ドライブインパクト消費：プロフィール 5.4% · 比較対象 1.4%
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Yasmine：55試合中28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 Yasmine：55試合中28勝
- 対 Luke：46試合中22勝
- 対 Akuma：38試合中16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：30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：30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