直近の対戦
勝利ランクマッチ
M.
MAM.更新：2 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%yoshidakabi
Yoga Pioneer
MR 1,771#14,300直近10戦5–5+1直近20戦11–9+17
勝率
57%
20勝 · 15敗 · 保存済み35件
ランクマッチの対戦
35
選択中のモード
勝利
20
ランクマッチ
敗北
15
ランクマッチ
最高MR
1,795
M. Bison
ランクMR · M. Bison
ローカル 35 · インポート 0 · グラフ 35 · 保存済み対戦 61
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 | yoshidakabi | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 22.4% | 30.0% | -7.6% | |
| SA1 | 40.0% | 33.7% | +6.3% | |
| SA2 | 17.1% | 21.0% | -3.8% | |
| ドライブアーツ | 21.5% | 18.7% | +2.7% | |
| ドライブガード | 15.8% | 13.4% | +2.4% | |
| SA3 | 32.9% | 35.2% | -2.3% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 9.0% | 7.2% | +1.8% | |
| 画面端での攻め | 12.70 | 11.91 | +0.79 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.1% | 1.5% | +0.6% | |
| 投げ被弾 | 2.00 | 2.59 | -0.59 | |
| 投げ | 2.00 | 2.42 | -0.42 | |
| ドライブパリィ | 2.10 | 1.75 | +0.35 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.50 | 9.85 | -0.35 | |
| ドライブリバーサル | 0.60 | 0.33 | +0.27 | |
| ジャストパリィ | 0.50 | 0.74 | -0.24 | |
| CA | 10.0% | 10.2% | -0.2% | |
| 投げ抜け | 0.40 | 0.57 | -0.17 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.19 | +0.11 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.11 | +0.09 | |
| 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被弾 | 0.10 | 0.09 | +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
特定の組み合わせで繰り返す場面を研究する
対 Char 253：327試合中176勝
引用された対戦成績を、見る映像を選ぶ手がかりにします。複数の敗戦で繰り返す判断を探し、勝った試合とも比較しましょう。
試してみようそのキャラクター相手に繰り返す状況を一つ選び、練習で別の対応を確認します。次の5試合でその判断を記録しましょう。
根拠となる統計
- 対 Char 253：327試合中176勝
- 対 Alex：42試合中24勝
- 対 Yasmine：38試合中19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 0.07
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 0.1 · 比較対象 0.07
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.1
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 2026/09/10 · 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 Char 253：327試合中176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 253：327試合中176勝
- 対 Alex：42試合中24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：35試合中20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：35試合中20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 0.07
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 2026/09/10 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free