直近の対戦
勝利ランクマッチ
M.
JPM.更新：4 時間前
Steam
Otherクラブ · LongYaC100%
SteamOtherクラブ · LongYaC100%laggy network
A Cherished Steed
MR 1,761#16,254直近10戦8–2+49直近20戦13–7+52
勝率
53%
24勝 · 21敗 · 保存済み45件
ランクマッチの対戦
45
選択中のモード
勝利
24
ランクマッチ
敗北
21
ランクマッチ
最高MR
1,761
M. Bison
ランクMR · M. Bison
ローカル 45 · インポート 11 · グラフ 56 · 保存済み対戦 160
リプレイ未リクエスト
M.JPM.差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | laggy network | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 57.7% | 35.2% | +22.5% | |
| SA1 | 15.4% | 33.7% | -18.3% | |
| SA2 | 11.5% | 21.0% | -9.4% | |
| ドライブアーツ | 13.5% | 18.7% | -5.3% | |
| CA | 15.4% | 10.2% | +5.2% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 34.7% | 30.0% | +4.7% | |
| ドライブガード | 9.3% | 13.4% | -4.1% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 13.50 | 9.85 | +3.65 | |
| 画面端での攻め | 9.20 | 11.91 | -2.71 | |
| ドライブパリィ | 0.80 | 1.75 | -0.95 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.74 | -0.54 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.7% | 7.2% | -0.5% | |
| 投げ抜け | 0.80 | 0.57 | +0.23 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.3% | 1.5% | -0.2% | |
| ドライブリバーサル | 0.50 | 0.33 | +0.17 | |
| 投げ被弾 | 2.50 | 2.59 | -0.09 | |
| 投げ | 2.50 | 2.42 | +0.08 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.26 | +0.04 | |
| 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 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.19 | +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 0.1 · 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 0.1 · 比較対象 0.09
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：45試合中24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：45試合中24勝
画面端に至る経緯を追う
画面端に追い込まれた時間：プロフィール 13.5 · 比較対象 9.85
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
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 13.5 · 比較対象 9.85
- 画面端での攻め：プロフィール 9.2 · 比較対象 11.91
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 2026/09/14 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free
このプレイヤーへの対策
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：45試合中24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：45試合中24勝
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 0.09
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 0.09
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 2026/09/14 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free