直近の対戦
敗北ランクマッチ
M.
YAM.更新：5 日前
CrossPlatform
JapanC100%
CrossPlatformJapanC100%おとうふ
Without Equal
MR 1,324#566,956直近10戦4–6-7直近20戦7–13-7
勝率
42%
45勝 · 61敗 · 保存済み106件
ランクマッチの対戦
106
選択中のモード
勝利
45
ランクマッチ
敗北
61
ランクマッチ
最高MR
1,482
M. Bison
ランクMR · M. Bison
ローカル 45 · インポート 0 · グラフ 45 · 保存済み対戦 172
リプレイ未リクエスト
M.YAM.差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | おとうふ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 4.5% | 30.0% | -25.5% | |
| SA1 | 58.5% | 33.7% | +24.9% | |
| SA3 | 12.2% | 35.2% | -23.0% | |
| 画面端での攻め | 4.70 | 11.91 | -7.21 | |
| ドライブインパクト消費 | 6.0% | 1.5% | +4.5% | |
| ドライブアーツ | 22.6% | 18.7% | +3.9% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 12.00 | 9.85 | +2.15 | |
| ドライブリバーサル | 2.00 | 0.33 | +1.67 | |
| SA2 | 19.5% | 21.0% | -1.4% | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.74 | -0.64 | |
| ドライブガード | 12.8% | 13.4% | -0.6% | |
| 投げ | 2.90 | 2.42 | +0.48 | |
| CA | 9.8% | 10.2% | -0.4% | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.40 | 0.09 | +0.31 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.57 | -0.27 | |
| ドライブパリィ | 1.50 | 1.75 | -0.25 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 7.0% | 7.2% | -0.2% | |
| 投げ被弾 | 2.80 | 2.59 | +0.21 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.19 | +0.21 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.11 | +0.19 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.26 | +0.04 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.07 | +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。
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
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 0.4 · 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 0.4 · 比較対象 0.07
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.09
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 2 · 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 2 · 比較対象 0.3
画面端に至る経緯を追う
画面端に追い込まれた時間：プロフィール 12 · 比較対象 9.28
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
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 12 · 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：nex-agi/nex-n2.5-mini:free
このプレイヤーへの対策
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 1.5 · 比較対象 1.76
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
- ドライブパリィ：プロフィール 1.5 · 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
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：37試合中12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：37試合中12勝
近距離のパターンを探る
投げ被弾：プロフィール 2.8 · 比較対象 2.48
近距離での打撃、投げ、防御の実際の選択を観察します。傾向が見えてから、使い慣れた攻めの一部分だけを変えてみましょう。
試してみよう同じ反応が2回続いたら、その場面で別の選択を試します。相手が反応を変えたら、固定した癖だと思い込まず選択肢を散らしましょう。
根拠となる統計
- 投げ被弾：プロフィール 2.8 · 比較対象 2.48
- 投げ抜け：プロフィール 0.3 · 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：nex-agi/nex-n2.5-mini:free