直近の対戦
勝利ランクマッチ
M.
MAM.更新：17 時間前
CrossPlatform
ChinaM100%
CrossPlatformChinaM100%Aroundlight
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LP 18,877直近10戦4–6直近20戦10–10
勝率
51%
79勝 · 76敗 · 保存済み155件
ランクマッチの対戦
155
選択中のモード
勝利
79
ランクマッチ
敗北
76
ランクマッチ
最高LP
19,279
M. Bison
ランクLP · M. Bison
このキャラクターのLP推移
利用可能
M.MAM.差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Aroundlight | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 1.2% | 30.0% | -28.8% | |
| SA1 | 59.3% | 33.7% | +25.6% | |
| ドライブアーツ | 44.0% | 18.7% | +25.3% | |
| SA3 | 17.4% | 35.2% | -17.7% | |
| ドライブインパクト消費 | 12.7% | 1.5% | +11.2% | |
| SA2 | 14.0% | 21.0% | -7.0% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 5.80 | 9.85 | -4.05 | |
| ドライブガード | 10.2% | 13.4% | -3.2% | |
| ドライブパリィ | 0.40 | 1.75 | -1.35 | |
| CA | 9.3% | 10.2% | -0.9% | |
| ドライブインパクト | 1.00 | 0.19 | +0.81 | |
| 画面端での攻め | 12.70 | 11.91 | +0.79 | |
| ジャストパリィ | 0.00 | 0.74 | -0.74 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.70 | 0.09 | +0.61 | |
| 投げ被弾 | 2.00 | 2.59 | -0.59 | |
| ドライブリバーサル | 0.90 | 0.33 | +0.57 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 7.7% | 7.2% | +0.5% | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.60 | 0.11 | +0.49 | |
| 投げ | 2.70 | 2.42 | +0.28 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.57 | -0.27 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -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 | 0.00 | 0.04 | -0.04 |
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 0.6 · 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 0.6 · 比較対象 0.07
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.1
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：100試合中59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：100試合中59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 2026/09/04 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini: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 0.6 · 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 0.6 · 比較対象 0.07
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 3.2 · 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 3.2 · 比較対象 2.43
- 投げ被弾：プロフィール 1.7 · 比較対象 2.34
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 2026/09/04 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free