直近の対戦
敗北バトルハブ
M.M.M.更新：1 週間前
Steam
OtherC99%
SteamOtherC99%Chikap
Crush Everything!
勝率
—
0勝 · 0敗 · 保存済み0件
ランクマッチの対戦
0
選択中のモード
勝利
0
ランクマッチ
敗北
0
ランクマッチ
最高MR
1,517
M. Bison
ランクMR · M. Bison
ローカル 0 · インポート 0 · グラフ 0 · 保存済み対戦 138
この期間にはランクMRポイントがまだ十分ありません。
リプレイ未リクエスト
M.M.M.差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Chikap | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 11.9% | 35.2% | -23.2% | |
| SA1 | 56.7% | 33.7% | +23.1% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 15.2% | 30.0% | -14.8% | |
| 画面端での攻め | 6.40 | 11.91 | -5.51 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 15.30 | 9.85 | +5.45 | |
| ドライブアーツ | 23.0% | 18.7% | +4.2% | |
| ドライブガード | 16.6% | 13.4% | +3.2% | |
| CA | 11.9% | 10.2% | +1.7% | |
| SA2 | 19.4% | 21.0% | -1.6% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 5.8% | 7.2% | -1.4% | |
| ドライブパリィ | 2.70 | 1.75 | +0.95 | |
| 投げ | 1.60 | 2.42 | -0.82 | |
| 投げ被弾 | 2.90 | 2.59 | +0.31 | |
| ジャストパリィ | 0.90 | 0.74 | +0.16 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.26 | -0.16 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.4% | 1.5% | -0.1% | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| 投げ抜け | 0.50 | 0.57 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| ドライブリバーサル | 0.30 | 0.33 | -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
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 6.4 · 比較対象 12.04
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
- 画面端での攻め：プロフィール 6.4 · 比較対象 12.04
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 1.6 · 比較対象 2.55
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：プロフィール 1.6 · 比較対象 2.55
ゲージ消費の目的を決める
SA3：プロフィール 11.9% · 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 11.9% · 比較対象 40.4%
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：dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
無理な攻めを避けて位置を取る
画面端に追い込まれた時間：プロフィール 15.3 · 比較対象 9.28
使い慣れた選択で位置を取れる場面を探します。端に追い込んだ後は、相手が実際にどう脱出しようとするか観察して対応を選びましょう。
試してみよう得意な攻めを一つ試します。同じ脱出が続くならその行動への対応を練習し、守りを変えてくるなら一つの読みに固執しないようにしましょう。
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 15.3 · 比較対象 9.28
近距離のパターンを探る
投げ被弾：プロフィール 2.9 · 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 2.9 · 比較対象 2.48
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 0.07
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 0.1 · 比較対象 0.07
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：dots-studio/dots-3-note-preview:free