M. Bison
更新:3 時間前SteamSteamJapanJapanC100%

Peace

Let's Do This
ランク 36MR 1,702#32,113
直近10戦6–4+15直近20戦11–9+17
勝率
59%
56勝 · 39敗 · 保存済み95件
ランクマッチの対戦
95
選択中のモード
勝利
56
ランクマッチ
敗北
39
ランクマッチ
最高MR
1,740
M. Bison

ランクMR · M. Bison

ローカル 95 · インポート 126 · グラフ 200 · 保存済み対戦 95

直近の対戦

勝利ランクマッチ

リプレイ未リクエスト
M. Bison
Peace · M. Bison
Dee Jay
対戦相手 · Dee JayTTT_TTT

プレイスタイル比較

M. Bisonの上位30人とプレイ傾向を比較

ベンチマーク更新:2026/09/13 13:26

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。 · データの詳細

M. Bison
PeaceのM. Bisonベンチマーク

抽出したM. Bisonの上位30人の平均的なプレイ傾向と比較します。

刻音|フレミー 2223 · ひらまさ 2201 · Yanai 2182 · inaba 2166 · ああああああ 2135 · ほか25人

差の絶対値が大きい順23項目
傾向Peaceトップ層 トップ層
SA353.2%35.2%+18.0%
SA117.0%33.7%-16.6%
ドライブアーツ33.2%18.7%+14.5%
ドライブラッシュ(キャンセル)24.6%30.0%-5.4%
CA6.4%10.2%-3.8%
画面端での攻め14.9011.91+2.99
SA223.4%21.0%+2.4%
ドライブガード11.3%13.4%-2.1%
ドライブラッシュ(パリィ)6.1%7.2%-1.1%
画面端に追い込まれた時間9.309.85-0.55
投げ抜け1.100.57+0.53
ドライブパリィ1.401.75-0.35
ジャストパリィ0.500.74-0.24
ドライブリバーサル0.100.33-0.23
投げ2.602.42+0.18
パニッシュカウンター被弾0.200.09+0.11
投げ被弾2.702.59+0.11
ドライブインパクト消費1.4%1.5%-0.1%
スタン被弾0.100.04+0.06
パリィ中に投げられた回数0.300.26+0.04
スタン成功0.100.07+0.03
パニッシュカウンター成功0.100.11-0.01
ドライブインパクト0.200.19+0.01
統計を練習に活かす

対戦プラン

直近100試合

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

  1. 近距離の選択を振り返る

    投げ被弾:プロフィール 2.8 · 比較対象 2.34

    近距離のやり取りを5回確認します。投げの機会、投げの試行、防御の選択を分けて見ましょう。集計回数だけでは正解を判断できません。

    試してみよう

    繰り返す状況で打撃と投げをダミーに記録し、選んだ対応を練習します。実戦でも意識して判断できているか確認しましょう。

    根拠となる統計
    • 投げ被弾:プロフィール 2.8 · 比較対象 2.34
    • 投げ抜け:プロフィール 0.9 · 比較対象 0.52
    • 投げ:プロフィール 2.7 · 比較対象 2.43
  2. 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 11.4 · 比較対象 9.13

    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 11.4 · 比較対象 9.13
    • 画面端での攻め:プロフィール 11.3 · 比較対象 12.11
  3. 守りの判断を見直す

    ドライブパリィ:プロフィール 2 · 比較対象 1.64

    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 · 比較対象 1.64
    • ジャストパリィ:プロフィール 0.4 · 比較対象 0.67
    • ドライブリバーサル:プロフィール 0.2 · 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 2026/09/09 · AI:nex-agi/nex-n2.5-mini:free

このプレイヤーへの対策

  1. 対戦成績を調査の手がかりにする

    対 Char 253:424試合中223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 Char 253:424試合中223勝
    • 対 Luke:46試合中25勝
    • 対 Yasmine:39試合中19勝
  2. 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:53試合中30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:53試合中30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 2026/09/09 · AI:nex-agi/nex-n2.5-mini:free

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