直近の対戦
勝利バトルハブ
ZA?
対戦相手 · Randomエクスレッグ
M.更新：14 時間前
CrossPlatform
Japanクラブ · NYALAXYC100%
CrossPlatformJapanクラブ · NYALAXYC100%タルタルソースエビフライ
I Don't Crack Under Pressure.
MR 1,216#623,081直近10戦6–4+18直近20戦8–12-28
勝率
40%
36勝 · 53敗 · 保存済み89件
ランクマッチの対戦
89
選択中のモード
勝利
36
ランクマッチ
敗北
53
ランクマッチ
最高MR
1,409
M. Bison
ランクMR · M. Bison
ローカル 89 · インポート 0 · グラフ 89 · 保存済み対戦 111
リプレイ未リクエスト
ZAM.差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | タルタルソースエビフライ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| CA | 24.0% | 10.2% | +13.8% | |
| SA2 | 8.0% | 21.0% | -13.0% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 24.1% | 30.0% | -5.8% | |
| SA3 | 32.0% | 35.2% | -3.2% | |
| ドライブガード | 10.3% | 13.4% | -3.0% | |
| ドライブアーツ | 15.9% | 18.7% | -2.8% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.30 | 9.85 | -2.55 | |
| SA1 | 36.0% | 33.7% | +2.3% | |
| 画面端での攻め | 10.30 | 11.91 | -1.61 | |
| ドライブパリィ | 0.40 | 1.75 | -1.35 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 7.9% | 7.2% | +0.7% | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.74 | -0.64 | |
| 投げ被弾 | 2.00 | 2.59 | -0.59 | |
| 投げ | 2.90 | 2.42 | +0.48 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.57 | -0.27 | |
| ドライブリバーサル | 0.50 | 0.33 | +0.17 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.26 | -0.16 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| 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 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.6% | 1.5% | +0.1% | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.11 | -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。
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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 0.09
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 0.09
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 0.4 · 比較対象 1.75
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
- ドライブパリィ：プロフィール 0.4 · 比較対象 1.75
- ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.74
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.33
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 10.3 · 比較対象 11.91
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 10.3 · 比較対象 11.91
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 7.3 · 比較対象 9.85
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 2026/09/13 · 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 Ryu：17試合中7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 Ryu：17試合中7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：89試合中36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：89試合中36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 2026/09/13 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free