直近の対戦
勝利ランクマッチ
M.
MAM.更新：3 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%tica
No Arguing
MR 1,464#413,282直近10戦3–7-30直近20戦6–14-56
勝率
38%
25勝 · 40敗 · 保存済み65件
ランクマッチの対戦
65
選択中のモード
勝利
25
ランクマッチ
敗北
40
ランクマッチ
最高MR
1,595
M. Bison
ランクMR · M. Bison
ローカル 65 · インポート 0 · グラフ 65 · 保存済み対戦 76
リプレイ未リクエスト
M.MAM.差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | tica | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 18.1% | 30.0% | -11.9% | |
| SA1 | 43.3% | 33.7% | +9.7% | |
| SA2 | 13.3% | 21.0% | -7.6% | |
| SA3 | 30.0% | 35.2% | -5.2% | |
| ドライブアーツ | 22.7% | 18.7% | +3.9% | |
| CA | 13.3% | 10.2% | +3.1% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 9.9% | 7.2% | +2.7% | |
| ドライブガード | 15.9% | 13.4% | +2.6% | |
| 画面端での攻め | 13.00 | 11.91 | +1.09 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.90 | 9.85 | -0.95 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.74 | -0.64 | |
| 投げ | 3.00 | 2.42 | +0.58 | |
| ドライブリバーサル | 0.70 | 0.33 | +0.37 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.8% | 1.5% | +0.3% | |
| 投げ被弾 | 2.30 | 2.59 | -0.29 | |
| ドライブパリィ | 1.50 | 1.75 | -0.25 | |
| 投げ抜け | 0.40 | 0.57 | -0.17 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.40 | 0.26 | +0.14 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.00 | 0.11 | -0.11 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.19 | -0.09 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| 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。
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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成功：プロフィール 0 · 比較対象 0.1
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成功：プロフィール 0 · 比較対象 0.1
- 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
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.27
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 0.7 · 比較対象 0.27
- ドライブパリィ：プロフィール 1.5 · 比較対象 1.64
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：63試合中23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：63試合中23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 2026/09/12 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free
このプレイヤーへの対策
攻める前に守り方を探る
ドライブリバーサル：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.27
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 0.7 · 比較対象 0.27
- ドライブパリィ：プロフィール 1.5 · 比較対象 1.64
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 0.2 · 比較対象 0.07
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 0.2 · 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 · 比較対象 0.1
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 0.1 · 比較対象 0.2
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 0.1 · 比較対象 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1.8% · 比較対象 1.6%
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 2026/09/12 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free