直近の対戦
勝利ランクマッチ
M.
LUM.更新：5 日前
CrossPlatform
JapanC100%
CrossPlatformJapanC100%S4T0SHl
Looking to Make Friends
MR 1,515#194,069直近10戦8–2+41直近20戦15–5+72
勝率
54%
67勝 · 56敗 · 保存済み123件
ランクマッチの対戦
123
選択中のモード
勝利
67
ランクマッチ
敗北
56
ランクマッチ
最高MR
1,528
M. Bison
ランクMR · M. Bison
ローカル 123 · インポート 0 · グラフ 123 · 保存済み対戦 123
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 | S4T0SHl | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 49.1% | 35.2% | +13.9% | |
| SA1 | 21.1% | 33.7% | -12.6% | |
| SA2 | 14.0% | 21.0% | -6.9% | |
| CA | 15.8% | 10.2% | +5.6% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 25.6% | 30.0% | -4.4% | |
| ドライブインパクト消費 | 4.4% | 1.5% | +2.9% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 9.0% | 7.2% | +1.7% | |
| ドライブガード | 15.1% | 13.4% | +1.7% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.50 | 9.85 | -1.35 | |
| 画面端での攻め | 12.70 | 11.91 | +0.79 | |
| ドライブアーツ | 18.0% | 18.7% | -0.7% | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.74 | -0.44 | |
| 投げ | 2.70 | 2.42 | +0.28 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.50 | 0.26 | +0.24 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.19 | +0.21 | |
| ドライブリバーサル | 0.50 | 0.33 | +0.17 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +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 | |
| ドライブパリィ | 1.70 | 1.75 | -0.05 | |
| 投げ抜け | 0.60 | 0.57 | +0.03 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| 投げ被弾 | 2.60 | 2.59 | +0.01 |
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。
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
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 0.3 · 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 0.3 · 比較対象 0.18
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3.9% · 比較対象 1.4%
守りの判断を見直す
ジャストパリィ：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.68
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 0.4 · 比較対象 0.68
- ドライブパリィ：プロフィール 1.8 · 比較対象 1.76
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.3
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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Ryu：52試合中32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 Ryu：52試合中32勝
- 対 Luke：49試合中29勝
- 対 Jamie：45試合中23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：100試合中50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：100試合中50勝
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 0.3 · 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 0.3 · 比較対象 0.18
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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free