SF6Statsv0.20.15
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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。

Akuma · 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 0.7 · 比較対象 1.8

    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 0.7 · 比較対象 1.8
    • ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.85
    • ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.22

  2. 近距離の選択を振り返る

    投げ：プロフィール 2.2 · 比較対象 2.66

    近距離のやり取りを5回確認します。投げの機会、投げの試行、防御の選択を分けて見ましょう。集計回数だけでは正解を判断できません。

    試してみよう

    繰り返す状況で打撃と投げをダミーに記録し、選んだ対応を練習します。実戦でも意識して判断できているか確認しましょう。

    根拠となる統計
    • 投げ：プロフィール 2.2 · 比較対象 2.66
    • 投げ抜け：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.38
    • 投げ被弾：プロフィール 1.4 · 比較対象 2.04

  3. ゲージ消費の目的を決める

    SA1：プロフィール 17.1% · 比較対象 29.6%

    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
    • SA1：プロフィール 17.1% · 比較対象 29.6%
    • SA2：プロフィール 24.4% · 比較対象 24.2%
    • SA3：プロフィール 34.1% · 比較対象 35.7%

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

  1. 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 0.21

    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 0.2 · 比較対象 0.21
    • ドライブインパクト消費：プロフィール 3% · 比較対象 1.6%

  2. 攻める前に守り方を探る

    ドライブパリィ：プロフィール 0.7 · 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 0.7 · 比較対象 1.8
    • ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.85
    • ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.22

  3. 近距離のパターンを探る

    投げ：プロフィール 2.2 · 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 2.2 · 比較対象 2.66
    • 投げ抜け：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.38
    • 投げ被弾：プロフィール 1.4 · 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