M. Bison
更新:5 日前SteamSteamJapanJapanクラブ · CookingLicenseC100%

テリーマングレート

A Wolf Out For Vengeance
ランク 36MR 1,648#45,520
直近10戦6–4+14直近20戦14–6+61
勝率
60%
32勝 · 21敗 · 保存済み53件
ランクマッチの対戦
53
選択中のモード
勝利
32
ランクマッチ
敗北
21
ランクマッチ
最高MR
1,649
M. Bison

ランクMR · M. Bison

ローカル 53 · インポート 0 · グラフ 53 · 保存済み対戦 136

直近の対戦

勝利カジュアル

リプレイ未リクエスト
Terry
テリーマングレート · Terry
Dee Jay
対戦相手 · Dee JayBad-mannered

プレイスタイル比較

M. Bisonの上位—人とプレイ傾向を比較

M. Bisonを読み込み中…

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. 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 0.09
  2. 守りの判断を見直す

    ドライブパリィ:プロフィール 1.3 · 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 1.3 · 比較対象 1.76
    • ドライブリバーサル:プロフィール 0.1 · 比較対象 0.3
    • 投げ抜け:プロフィール 0.4 · 比較対象 0.47
  3. ゲージ消費の目的を決める

    ドライブラッシュ(キャンセル):プロフィール 42.5% · 比較対象 30.3%

    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
    • ドライブラッシュ(キャンセル):プロフィール 42.5% · 比較対象 30.3%
    • ドライブアーツ:プロフィール 11.6% · 比較対象 17.8%
    • SA3:プロフィール 46.9% · 比較対象 40.4%

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

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 253:374試合中203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 253:374試合中203勝
    • 対 Luke:54試合中26勝
    • 対 Ed:44試合中21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 0.2 · 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 0.2 · 比較対象 0.18
    • ドライブインパクト消費:プロフィール 1.7% · 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

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