M. Bison
更新:4 日前CrossPlatformCrossPlatformJapanJapanクラブ · IKOMAclubC100%

えんがわ

You've Got This, Juri!
ランク 36MR 1,615#63,262
直近10戦3–7-24直近20戦6–14-56
勝率
41%
29勝 · 42敗 · 保存済み71件
ランクマッチの対戦
71
選択中のモード
勝利
29
ランクマッチ
敗北
42
ランクマッチ
最高MR
1,671
M. Bison

ランクMR · M. Bison

ローカル 71 · インポート 0 · グラフ 71 · 保存済み対戦 136

直近の対戦

敗北バトルハブ

リプレイ未リクエスト
M. Bison
えんがわ · M. Bison
Marisa
対戦相手 · Marisaざびえる

プレイスタイル比較

M. Bisonの上位—人とプレイ傾向を比較

M. Bisonを読み込み中…

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. 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 0.2 · 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 0.2 · 比較対象 0.07
    • パニッシュカウンター成功:プロフィール 0.1 · 比較対象 0.09
  2. 近距離の選択を振り返る

    投げ抜け:プロフィール 0.7 · 比較対象 0.47

    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
    • 投げ抜け:プロフィール 0.7 · 比較対象 0.47
    • 投げ:プロフィール 2.3 · 比較対象 2.55
    • 投げ被弾:プロフィール 3 · 比較対象 2.48
  3. ゲージ消費の目的を決める

    SA3:プロフィール 30.3% · 比較対象 40.4%

    実際のゲージを見ながら消費判断を5回振り返ります。何を得て、どの選択肢が残ったかを記録しましょう。使用割合だけでは効率を測れません。

    試してみよう

    使い慣れた連係で、ゲージを使う形と温存する形を練習します。結果と残量を比べ、それぞれに適した状況を決めましょう。

    根拠となる統計
    • SA3:プロフィール 30.3% · 比較対象 40.4%
    • SA1:プロフィール 34.8% · 比較対象 30.3%
    • SA2:プロフィール 24.2% · 比較対象 18.6%

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 2026/09/08 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

このプレイヤーへの対策

  1. 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 0.1 · 比較対象 0.3

    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 0.1 · 比較対象 0.3
    • ジャストパリィ:プロフィール 0.3 · 比較対象 0.68
  2. 近距離のパターンを探る

    投げ抜け:プロフィール 0.7 · 比較対象 0.47

    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
    • 投げ抜け:プロフィール 0.7 · 比較対象 0.47
    • 投げ:プロフィール 2.3 · 比較対象 2.55
    • 投げ被弾:プロフィール 3 · 比較対象 2.48
  3. 対戦成績を調査の手がかりにする

    対 Char 253:306試合中164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 253:306試合中164勝
    • 対 Luke:26試合中13勝
    • 対 Mai:26試合中17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 2026/09/08 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

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選択はこの端末に180日間保存されます。分析を無効にすると、読み込み済みの分析機能を停止するためページが再読み込みされます。

プライバシーと保存データ