直近の対戦
勝利ランクマッチ
M.
ALM.更新：8 時間前
Steam
Otherクラブ · GayClubGamingC100%
SteamOtherクラブ · GayClubGamingC100%=.="
You've Got This, Juri!
MR 1,606#78,639直近10戦9–1+63直近20戦12–8+31
勝率
46%
25勝 · 29敗 · 保存済み54件
ランクマッチの対戦
54
選択中のモード
勝利
25
ランクマッチ
敗北
29
ランクマッチ
最高MR
1,661
M. Bison
ランクMR · M. Bison
ローカル 54 · インポート 0 · グラフ 54 · 保存済み対戦 62
リプレイ未リクエスト
M.ALM.差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | =.=" | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 55.2% | 35.2% | +20.0% | |
| SA1 | 16.4% | 33.7% | -17.2% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 18.9% | 30.0% | -11.1% | |
| SA2 | 10.4% | 21.0% | -10.5% | |
| CA | 17.9% | 10.2% | +7.7% | |
| ドライブアーツ | 26.3% | 18.7% | +7.5% | |
| 画面端での攻め | 14.30 | 11.91 | +2.39 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 8.6% | 7.2% | +1.4% | |
| ドライブガード | 14.6% | 13.4% | +1.3% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.10 | 9.85 | -0.75 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.74 | -0.54 | |
| ドライブパリィ | 2.00 | 1.75 | +0.25 | |
| 投げ抜け | 0.80 | 0.57 | +0.23 | |
| 投げ | 2.60 | 2.42 | +0.18 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.3% | 1.5% | -0.2% | |
| 投げ被弾 | 2.70 | 2.59 | +0.11 | |
| ドライブリバーサル | 0.40 | 0.33 | +0.07 | |
| 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 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.11 | -0.01 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.09 | +0.01 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.19 | +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。
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
勝敗をまたいで判断を比べる
保存済みの直近ランクマッチ：51試合中24勝
保存された直近の試合から2勝と2敗を選び、判断が変わる場面を探します。戦績だけでは結果が変化した理由はわかりません。
試してみよう次の5試合で試す判断を一つ書き出します。勝敗だけで練習を評価せず、実行できたかと何が起きたかを振り返りましょう。
根拠となる統計
- 保存済みの直近ランクマッチ：51試合中24勝
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 0.1 · 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被弾：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.09
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 2026/09/14 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini: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：81試合中40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：81試合中40勝
- 対 Alex：57試合中37勝
- 対 Zangief：53試合中26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：51試合中24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：51試合中24勝
再現性のある反撃機会を探す
パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.09
統計は調査の手がかりです。その間合いで反撃できると確認済みの行動を探し、見た目だけで隙があると判断しないようにしましょう。
試してみよう対象の行動が出たら確認済みの反撃を試します。相手がその行動をやめたら、無理に狙わず通常の間合い管理に戻りましょう。
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 0.1 · 比較対象 0.09
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 2026/09/14 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free