直近の対戦
敗北ランクマッチ
AK
ELAK更新：7 日前
Steam
OtherC100%
SteamOtherC100%ウォンボコンボボンバー
Fruit-Selling Demon
MR 1,621#56,820直近10戦5–5+1直近20戦11–9+18
勝率
53%
31勝 · 27敗 · 保存済み58件
ランクマッチの対戦
58
選択中のモード
勝利
31
ランクマッチ
敗北
27
ランクマッチ
最高MR
1,706
Akuma
ランクMR · Akuma
ローカル 58 · インポート 0 · グラフ 58 · 保存済み対戦 84
リプレイ未リクエスト
AKELAK差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | ウォンボコンボボンバー | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 41.1% | 22.8% | +18.4% | |
| SA3 | 26.7% | 38.7% | -12.0% | |
| SA1 | 24.4% | 28.6% | -4.2% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 35.4% | 32.7% | +2.7% | |
| CA | 7.8% | 9.9% | -2.1% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 6.70 | 8.55 | -1.85 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 8.4% | 7.4% | +1.0% | |
| ドライブインパクト消費 | 2.3% | 1.5% | +0.8% | |
| ドライブガード | 12.4% | 13.1% | -0.8% | |
| 投げ | 2.00 | 2.74 | -0.74 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.77 | -0.47 | |
| ドライブパリィ | 1.20 | 1.65 | -0.45 | |
| ドライブアーツ | 19.5% | 19.2% | +0.3% | |
| 画面端での攻め | 11.80 | 11.47 | +0.33 | |
| 投げ被弾 | 1.80 | 2.09 | -0.29 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.00 | 0.27 | -0.27 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.45 | -0.15 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.20 | -0.10 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.20 | -0.10 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.03 | +0.07 | |
| 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 | 0.13 | -0.03 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.09 | +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。
保存済みの対戦プランを確認中…
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。
Akuma · 直近100試合
改善するポイント
ドライブインパクトの目的を明確にする
ドライブインパクト：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.21
ドライブインパクトを5回振り返り、使った状況と結果を記録します。有効な使い方は残し、平均回数に合わせるより失敗の共通点を調べましょう。
試してみようダミーの別スロットにドライブインパクトと通常の攻撃を記録し、混ぜて再生します。現在のゲージ状況で使える対応を見分けて練習しましょう。
根拠となる統計
- ドライブインパクト：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.21
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.3% · 比較対象 1.6%
ゲージ消費の目的を決める
SA2：プロフィール 41.1% · 比較対象 24.2%
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 41.1% · 比較対象 24.2%
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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
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 0.1 · 比較対象 0.21
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 0.1 · 比較対象 0.21
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.3% · 比較対象 1.6%
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 1.2 · 比較対象 1.8
使い慣れた攻めを一度試し、実際の反応を観察します。その結果から次の選択を変え、行動回数から成功率を推測しないようにしましょう。
試してみよう理解している状況で普段の打撃・投げの選択を試します。同じ反応が続く時だけ狙いを絞り、相手が対応したらタイミングを変えるか仕切り直しましょう。
根拠となる統計
- ドライブパリィ：プロフィール 1.2 · 比較対象 1.8
- ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.85
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.22
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 2 · 比較対象 2.66
近距離での打撃、投げ、防御の実際の選択を観察します。傾向が見えてから、使い慣れた攻めの一部分だけを変えてみましょう。
試してみよう同じ反応が2回続いたら、その場面で別の選択を試します。相手が反応を変えたら、固定した癖だと思い込まず選択肢を散らしましょう。
根拠となる統計
- 投げ：プロフィール 2 · 比較対象 2.66
- 投げ抜け：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.38
- 投げ被弾：プロフィール 1.8 · 比較対象 2.04
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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free