直近の対戦
勝利カスタムルーム
JU
KE
M.更新：1 日前
Steam
Japanクラブ · OldYangGayBarC100%
SteamJapanクラブ · OldYangGayBarC100%みなみゆめ
Pink Spider
MR 1,702#31,969直近10戦6–4+18直近20戦10–10+9
勝率
50%
17勝 · 17敗 · 保存済み34件
ランクマッチの対戦
34
選択中のモード
勝利
17
ランクマッチ
敗北
17
ランクマッチ
最高MR
1,716
M. Bison
ランクMR · M. Bison
ローカル 33 · インポート 0 · グラフ 33 · 保存済み対戦 110
リプレイ未リクエスト
JUKEM.差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | みなみゆめ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 12.2% | 21.0% | -8.8% | |
| SA3 | 43.9% | 35.2% | +8.7% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 35.8% | 30.0% | +5.8% | |
| ドライブアーツ | 16.4% | 18.7% | -2.3% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 8.7% | 7.2% | +1.5% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.40 | 9.85 | -1.45 | |
| ドライブガード | 12.3% | 13.4% | -1.1% | |
| 投げ被弾 | 1.70 | 2.59 | -0.89 | |
| ドライブインパクト消費 | 0.8% | 1.5% | -0.7% | |
| SA1 | 34.1% | 33.7% | +0.5% | |
| CA | 9.8% | 10.2% | -0.4% | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.74 | -0.44 | |
| ドライブパリィ | 1.40 | 1.75 | -0.35 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.57 | -0.27 | |
| ドライブリバーサル | 0.20 | 0.33 | -0.13 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.19 | -0.09 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.26 | +0.04 | |
| 投げ | 2.40 | 2.42 | -0.02 | |
| 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 | |
| 画面端での攻め | 11.90 | 11.91 | -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 0.1 · 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 0.1 · 比較対象 0.1
守りの判断を見直す
ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.67
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
- ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.67
- ドライブパリィ：プロフィール 1.4 · 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：33試合中17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：33試合中17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
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
- 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 0.1 · 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 0.8% · 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 2.4 · 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 2.4 · 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 2026/09/12 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free