直近の対戦
敗北カスタムルーム
RY
AK
M.更新：2 週間前
Steam
ChinaC100%
SteamChinaC100%不会算命
Let's Do This
MR 1,704#21,102直近10戦6–4+14直近20戦11–9+20
勝率
59%
13勝 · 9敗 · 保存済み22件
ランクマッチの対戦
22
選択中のモード
勝利
13
ランクマッチ
敗北
9
ランクマッチ
最高MR
1,704
M. Bison
ランクMR · M. Bison
ローカル 22 · インポート 0 · グラフ 22 · 保存済み対戦 30
リプレイ未リクエスト
RYAKM.差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 不会算命 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 50.4% | 33.7% | +16.7% | |
| SA2 | 5.5% | 21.0% | -15.4% | |
| ドライブアーツ | 28.8% | 18.7% | +10.1% | |
| ドライブガード | 9.0% | 13.4% | -4.4% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 33.4% | 30.0% | +3.5% | |
| CA | 7.1% | 10.2% | -3.1% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 5.1% | 7.2% | -2.1% | |
| SA3 | 37.0% | 35.2% | +1.8% | |
| 画面端での攻め | 13.60 | 11.91 | +1.69 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.00 | 9.85 | -0.85 | |
| 投げ被弾 | 1.80 | 2.59 | -0.79 | |
| 投げ | 3.00 | 2.42 | +0.58 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.74 | -0.54 | |
| ドライブパリィ | 1.30 | 1.75 | -0.45 | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.57 | -0.37 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.8% | 1.5% | +0.3% | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| ドライブリバーサル | 0.40 | 0.33 | +0.07 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.26 | -0.06 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.11 | -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
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 0.1
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 0.4 · 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 0.4 · 比較対象 0.27
- ドライブパリィ：プロフィール 1.3 · 比較対象 1.64
- ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.67
特定の組み合わせで繰り返す場面を研究する
対 Char 253：432試合中226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 253：432試合中226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 2026/08/29 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free
このプレイヤーへの対策
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 0.1 · 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 0.2 · 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 0.2 · 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%
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 3 · 比較対象 2.43
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：プロフィール 3 · 比較対象 2.43
- 投げ被弾：プロフィール 1.8 · 比較対象 2.34
- 投げ抜け：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.52
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 2026/08/29 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free