格ゲー認知診断 2026：SF6 格ゲー認知タイプ診断の実装を徹底解説

🎯 要点まとめ（TL;DR）

• 格ゲー認知診断は、ストリートファイター6（SF6）プレイヤー向けに公開された Web 診断ツールで、43問の回答から「格闘ゲームにおける自分の認知スタイル」を分析します。URL は sf6-diag-v2.vercel.app。
• この格ゲー認知診断は、MBTIの4軸（E/I・S/N・T/F・J/P）を測定し、5層モデル（認知タイプ・勝利への美学・メンタルの崩れ方・成長の曲線）を理論導出しつつ、同時に各層を実測して「素質の傾向」と「今の傾向」を併記する二重構造を持ちます。
• 実装の核は、各質問が {axis, q, opts} の構造を持ち、5段階リッカート尺度で回答を数値化し、軸ごとに合算して MBTI16タイプを確定するという、シンプルで透過的な計算法です。
• 回答が拮抗した軸には追加質問による推定が組み込まれ、さらにランク帯・メインキャラを入力すると「ランク×MBTI」「キャラ別認知分布」まで分析できます。
• この格ゲー認知診断はNext.js（App Router）+ Vercel で構築された完全クライアントサイドの静的アプリであり、サーバー不要で動作する点も再現しやすいポイントです。

目次

1. 格ゲー認知診断とは？
2. なぜ「格ゲー認知診断」が流行っているのか
3. 実装全体像：技術スタック
4. 診断ロジックの実装：質問構造と計算法
5. 5層モデル：素質と実測の二重構造
6. 認知4軸（観察・圧力・直感・反応）の実装
7. ランク・キャラクター連携分析の実装
8. 結果画面の構成
9. FAQ
10. まとめ

格ゲー認知診断とは？

格ゲー認知診断は、ストリートファイター6のプレイヤー向けに作られた Web 上の性格診断ツールです。正式名称は「SF6 格ゲー認知タイプ診断」で、フッターには「FIGHTING GAME COGNITION RESEARCH」という英語表記と、制作名「安樂浄土」がクレジットされています。

診断の流れはシンプルです。まずメインキャラクター（ルーク、ジェイミー、春麗、豪鬼など約30キャラ）とランク帯（プラチナ以下〜MR2100以上）を任意で選択し、「診断をはじめる（全43問）」を押して43の質問に回答します。質問はすべて5段階の選択肢（例:「まずランクマで試しながら覚える」から「まず調べたり考えたりしてから試す」まで）で構成されています。

この格ゲー認知診断が他の性格診断と一線を画すのは、MBTIの4軸（E/I・S/N・T/F・J/P）を本物の質問で測定し、そこから格闘ゲーム特有の「勝利への美学」「メンタルの崩れ方」「成長の起点」を理論的に導出しつつ、回答データから実測した「今の傾向」とを二枚で併記する点です。結果画面にはMBTI16タイプ、認知4軸（観察・圧力・直感・反応）、勝利への美学、メンタル崩壊タイプ、成長の起点が「素質の傾向／今の傾向」として表示されます。

💡 専門的なコツ： 格ゲー認知診断を読むときの最短ルートは、診断自体を1回受けることです。43問の質問文がそのまま実装の仕様書になっているため、回答後に「素質」と「今の傾向」の2つの出力がどう違うかを確認すると、全体像が一目でつかめます。

なぜ「格ゲー認知診断」が流行まのか

格ゲー認知診断が X（Twitter）で拡散した理由は3つあります。

1. SF6のコアユーザーに刺さるテーマ。 格闘ゲームプレイヤーは「自分のプレイスタイル」「得意なキャラ」への興味が非常に強いため、MBTI×格闘ゲームというフレーミングは既存の診断と明確に差別化できた。
2. 「素質」と「今の傾向」という二重出力。 他の診断は1つの結果しか出ませんが、格ゲー認知診断は「地が出やすい認知（素質）」と「今のプレイに現れている認知（実測）」を分けて表示するため、「私はこんなタイプだったんだ」と自己理解とが発生しやすい。
3. SNSでの共有しやすさ。 結果画面に「私のタイプは◯◯」というテキストカードが生成され、Xやインスタでの投稿導線が自然に作られている。

この「話題の火」は、診断サイトとしての完成度（質問の質、結果の粒度、キャラ・ランク連動）が支えたものです。実装面から見ても、これだけの出力を静的サイトのみで実現しているのは参考になります。

実装全体像の実装：技術スタック

格ゲー認知診断の技術スタックは、HTMLソースを検証すると次のように確認できます。

• フレームワーク: Next.js（App Router、app/page-*.js チャンク構成）
• ホスティング: Vercel（sf6-diag-v2.vercel.app）
• スタイリング: インラインスタイル（style={{...}}）+ ダークテーマ（#0d0f14 背景、#06b6d4 アクセント）
• データ処理: すべてクライアントサイド（ページは静的出力で、サーバーAPIへの診断リクエストは見当たらない）
• 言語: 日本語（lang="ja"）、メタデータ・OGPも日本語で整備済み

この構成のポイントは、診断ロジックがすべてブラウザ内で動く点です。質問データと計算ロジックはJSバンドルに直接焼き込まれているため、サーバーコストがほぼゼロで、ユーザーの回答がサーバーに送られることもありません（プライバシー面でも安心）。

43のロジック：質問構造と計算法

格ゲー認知診断の計算法は、ソースを解析すると次の構造になっています。

質問定義の形式：各質問は以下の形で定義されています。

{ axis: "EI", q: "新しいキャラ対策を覚える時、どちらに近いですか？",
  opts: ["まずランクマで戦しながら覚える", "どちらかといえば、戦しながら覚える", "戦すのと調べるのは半々", "どちらかといえば、調べてから試す", "まず調べたり考えてから試す"] }

• axis: 測定する MBTI の軸（EI / SN / TF / JP）
• opts: 5段階のリクスケート（左端=一方の極、右端=他方の極）

スコアリング：各回答は0〜4点に変換され、軸ごとに合計されます。合計値がしきい値より大きければ一方のタイプ、小さければ反対のタイプ、中央はの割合。EI軸の合計がプラスなら「外向（E）」、マイナスなら「内向（I）」といった判定です。

43問の内訳：MBTI4軸（EI×5、SN×5、TF×5、JP×8＝計23問）に加え、**勝利への美学・メンタル崩壊・成長の起点・認知4軸（観察・圧力・直感・反応）**の実測用質問が含まれています。残りの約20問が各層の実測に使われる構成です。

追加質問システム：回答が拮抗した軸（例：EIが50:50に近い）については、さらに追加質問をもとに推定する仕組みが組み込まれています。結果画面には「※ 次の軸は回答が拮抗していたため、追加質問をもとに推定しています」という注記が表示されるようになっており、ユーザーに透明性を高めています。

✅ ベストプラクティス： 性格診断や趣味の診断ツールを自作する場合、この格ゲー認知診断の「軸×5段階スケール＋追加質問による補間」という構造は再現しやすい良い設計です。全質問を1ファイルにJSONで定義するだけで、スコアリングロジックは30行程度で書けます。

5層モデル：素質と実測の二重構造

格ゲー認知診断の最大の特徴は、5層モデルを「理論導出」と「実測」の2経路で出力している点です。

5層とは

1. 認知タイプ（MBTI16タイプを4群に束ねた分類：NT＝構造攻略／NF＝心理読解／SJ＝再現管理／SP＝実戦感覚）
2. 勝利への美学（どのような「勝ち方」を美しいと感じるか）
3. メンタルの崩れ方（想定外が続いた時、どう崩れるか）
4. 成長曲線の形（実戦量型 vs 分析型など、上達の起点）
5. 認知4軸（観察・圧力・直感・反応の傾向値）

二重構造の実装

• 素質の傾向（理論導出）：MBTIの4軸の結果から「地の認知」を自動導出します。たとえば「設計が機能したときの制圧力は随一。一方、想定外が続く展開には弱さが出る」といった説明文が、MBTIの組み合わせに応じて選択されます。
• 今の傾向（実測）：回答データから直接計算した「今のプレイに現れている認知」。結果画面上には「— 今の学習フェーズ（実測）」として別ブロックで表示されます。
• 拮抗時のフォールバック：「この層は回答が割れて、今の傾向がはっきり出ませんでした。素の傾向を軸に表示しています」という文言が用意されており、ノイズの多い回答に対して結果を無理に断定しません。

この「理論×実測」の二重構造は、診断の信頼感とリプレイ性を生みます。一度目は自分のMBTIタイプに当て、二度目は回答パターンを変えると「今の傾向」がどう変化するかを試せる、という遊び方が格ゲー認知診断の再訪性を高めています。

認知4軸（観察・圧力・直感・反応）の実装

格ゲー認知診断はMBTIの4軸のほかに、格闘ゲーム特有の「認知4軸」も実測しています。

• 観察（見る力）：相手の癖や心理を読み取るタイプ。「見る力」が強み
• 圧力（動かす力）：自分から試合を動かし、相手に判断を強制するタイプ
• 直感（ひらめく力）：流れや閃きから新しい選択肢を出し、「ひらめく力」が強み
• 反応（対応する力）：目の前の盤面、距離、技、反応、勝負所——今その瞬間の具体的な情報を捉えて判断するタイプ

ソース内では、例えば「流れや閃きから新しい選択肢を出すタイプ。『ひらめく力』が強み。」「相手の癖や心理を読み取ることを軸とするタイプ。『見る力』が強み。」といった層別の説明テキストが定義され、回答パターンごとにどの認知が高いかを表示します。

さらに、キャラ別認知分析も実装されています。「そのキャラ使用者に、ある認知が全体平均の何倍集まっているか。1.0が平均、大きいほどその認知が突出」という基準で、ランク×MBTIのクロス分析（「ランク帯別の理論一致率」）などが生成されます。

ランク・キャラクター別連携分析の実装

格ゲー認知診断は、基本情報の入力（メインキャラとランク帯）を活用して、診断結果をさらに深い分析に接続します。

• ランク帯のパターン: プラチな以下／ダイヤモンド／マスター（MR1300未満）／MR1300〜1499／MR1500〜1699／MR1700〜1899／MR1900〜2099／MR2100以上、と8段階で細分化
• キャラ別分析: キャラ名を選択すると、「キャラの性能タイプの大まかな分類（空間支配・対応／ラッシュ・高機動 など）」に基づく補足情報や、そのキャラ使うMBTI分布（実数上位3）を表示
• ランク×MBTI クロス: 「ランク帯別 認知層の理論一致率」と、ユーザーの結果とランク帯の関係性を可視化

これらの機能により、**「自分と同じランク帯・同じキャラを使う人は、どんな認知タイプが多いのか」**というソーシャル比較が診断単体で成立するため、SNS共有時の会話が生まれます。

結果画面の内容

結果画面は次のセクションで構成されています。

また、結果カードは「私のタイプは◯◯」形式のテキストとして、SNS投稿ボタン（「◯ でポスト」）と連動しており、格ゲー認知診断をプレイした人による自然な拡散が発生する仕組みになっています。

FAQ

Q: 格ゲー認知診断とは何ですか？

A: 格ゲー認知診断は、SF6プレイヤーのための MBTI×格闘ゲーム認知タイプ診断です。43問に回答すると、認知タイプ・勝利への美学・メンタルの崩れ方・成長の起点を「素質」と「今の傾向」の2つで表示します。sf6-diag-v2.vercel.app で利用できます。

Q: この格ゲー認知診断はどうやって作られていますか？

A: Next.js（App Router）+ Vercel の静的アプリで、質問定義とスコアロジックがすべてJSバンドルに含まれ、クライアントサイドで完結する実装です。MBTI4軸は5段階の質問で計測され、各層の結果は理論導出と実測の2経路で出されます。

Q: 43問はどのような質問ですか？

A: 「新しいキャラ対策を覚えるとき」「負けた後の行動」「分からない相手に当たったとき」など、格闘ゲームの具体的な場面を想定した質問が大半です。各質問は5段階の選択肢から構成され、EI / SN / TF / JP の軸ごとに加算されます。

Q: 「素の傾向」と「今の傾向」の違いは？

A: 「素質の傾向」はMBTIから理論的に導出した「地の認知」、「今の傾向」は実際の回答から実測した「今のプレイに現れている認知」です。2つを併記することで、診断結果に深みが生まれます。

Q: 再現するには何が必要ですか？

A: 格ゲー認知診断のパターンは「質問データ + スコアロジック + 結果テンプレート」の3点セットで再現できます。Next.js か Vite で静的ビルドし、Vercel にデプロイすれば同構成のツールを30分程度で作れます。

まとめ

格ゲー認知診断（SF6 格ゲー認知タイプ診断）の実装は、診断コンテンツのベストプラクティスの集合体と言えます。MBTI4軸の測定、5層モデルの理論導出×実測の二重出力、追加質問による精度補正、キャラ・ランク連動分析、そしてNext.js+Vercelの完全クライアントサイド構成——これらが1つに組み合わさったことで、診断のクオリティが高まり、SNSでの拡散も生まれました。

「自分のプレイスタイルが言語化できる」体験は、コンテンツマーケティングの観点からも非常に強い資産です。この格ゲー認知診断の構造を参考にすれば、ゲームに限らずスポーツ、ボードゲーム、プログラミング学習など、あらゆる趣味の「自分のタイプ診断」を作り出すことができます。

ぜひ一度 sf6-diag-v2.vercel.app を訪れて43問を受けてみてください。そしてもし自分の趣味の領域で「認知診断」を再現したいなら、この実装がそのまま設計図になります。