M. Bison
更新:1 週間前SteamSteamJapanJapanC100%

minato_km

Let's Do This
ランク 36MR 1,782#11,891
直近10戦6–4+12直近20戦11–9+8
勝率
56%
40勝 · 32敗 · 保存済み72件
ランクマッチの対戦
72
選択中のモード
勝利
40
ランクマッチ
敗北
32
ランクマッチ
最高MR
1,941
M. Bison

ランクMR · M. Bison

ローカル 72 · インポート 0 · グラフ 72 · 保存済み対戦 149

直近の対戦

勝利ランクマッチ

リプレイ未リクエスト
Jamie
minato_km · Jamie
Ryu
対戦相手 · RyuNakamura

プレイスタイル比較

M. Bisonの上位—人とプレイ傾向を比較

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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

  1. 守りの判断を見直す

    ドライブパリィ:プロフィール 4 · 比較対象 1.76

    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 4 · 比較対象 1.76
    • ジャストパリィ:プロフィール 1.3 · 比較対象 0.68
  2. 画面端に至る経緯を追う

    画面端での攻め:プロフィール 18 · 比較対象 12.04

    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 18 · 比較対象 12.04
    • 画面端に追い込まれた時間:プロフィール 10.2 · 比較対象 9.28
  3. ゲージ消費の目的を決める

    SA2:プロフィール 31.6% · 比較対象 18.6%

    実際のゲージを見ながら消費判断を5回振り返ります。何を得て、どの選択肢が残ったかを記録しましょう。使用割合だけでは効率を測れません。

    試してみよう

    使い慣れた連係で、ゲージを使う形と温存する形を練習します。結果と残量を比べ、それぞれに適した状況を決めましょう。

    根拠となる統計
    • SA2:プロフィール 31.6% · 比較対象 18.6%
    • SA3:プロフィール 26.6% · 比較対象 40.4%
    • CA:プロフィール 13.9% · 比較対象 10.6%

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 2026/09/06 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

このプレイヤーへの対策

  1. 対戦成績を調査の手がかりにする

    対 Char 253:209試合中119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 253:209試合中119勝
    • 対 Chun-Li:23試合中14勝
    • 対 Ryu:18試合中12勝
  2. 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 · 比較対象 0.18

    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 · 比較対象 0.18
    • ドライブインパクト消費:プロフィール 0.3% · 比較対象 1.4%

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 2026/09/06 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

Terry · 直近100試合

改善するポイント

  1. 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成功:プロフィール 0 · 比較対象 0.13

    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成功:プロフィール 0 · 比較対象 0.13
    • パニッシュカウンター被弾:プロフィール 0 · 比較対象 0.09
  2. 守りの判断を見直す

    ドライブパリィ:プロフィール 4 · 比較対象 1.84

    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 4 · 比較対象 1.84
    • ジャストパリィ:プロフィール 1.3 · 比較対象 0.73
    • ドライブリバーサル:プロフィール 0.2 · 比較対象 0.23
  3. 画面端に至る経緯を追う

    画面端での攻め:プロフィール 18 · 比較対象 12.01

    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 18 · 比較対象 12.01
    • 画面端に追い込まれた時間:プロフィール 10.2 · 比較対象 9.55

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 2026/09/06 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

このプレイヤーへの対策

  1. 対戦成績を調査の手がかりにする

    対 Chun-Li:31試合中19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 Chun-Li:31試合中19勝
    • 対 Luke:20試合中11勝
    • 対 Elena:18試合中8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 2026/09/06 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

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選択はこの端末に180日間保存されます。分析を無効にすると、読み込み済みの分析機能を停止するためページが再読み込みされます。

プライバシーと保存データ