Ed
更新:9 時間前SteamSteamJapanJapanクラブ · AkiosroomC100%

Akiosroom

Wandering Liberator
ランク 36MR 1,560#129,510
直近10戦5–5-2直近20戦12–8+31
勝率
54%
128勝 · 111敗 · 保存済み239件
ランクマッチの対戦
239
選択中のモード
勝利
128
ランクマッチ
敗北
111
ランクマッチ
最高MR
1,580
Ed

ランクMR · Ed

ローカル 239 · インポート 0 · グラフ 239 · 保存済み対戦 461

直近の対戦

勝利ランクマッチ

リプレイ未リクエスト
Ed
Akiosroom · Ed
Terry
対戦相手 · TerryHiro

プレイスタイル比較

Edの上位30人とプレイ傾向を比較

ベンチマーク更新:2026/09/12 22:17

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。 · データの詳細

Ed
AkiosroomのEdベンチマーク

抽出したEdの上位30人の平均的なプレイ傾向と比較します。

あでりい 2203 · Sahara 2187 · ONYX | えびはら 2178 · Yassa 2151 · hinao 2139 · ほか25人

差の絶対値が大きい順23項目
傾向Akiosroomトップ層 トップ層
ドライブラッシュ(キャンセル)45.3%35.3%+10.0%
SA213.9%23.2%-9.3%
ドライブガード6.2%12.9%-6.8%
SA340.3%33.7%+6.6%
ドライブラッシュ(パリィ)1.1%6.8%-5.7%
CA15.3%9.8%+5.4%
画面端での攻め7.6011.75-4.15
SA130.6%33.3%-2.8%
ドライブアーツ16.6%18.1%-1.4%
画面端に追い込まれた時間10.208.93+1.27
ジャストパリィ0.400.79-0.39
ドライブパリィ1.601.92-0.32
投げ被弾2.502.20+0.30
投げ2.802.53+0.27
ドライブインパクト消費1.8%1.7%+0.2%
パリィ中に投げられた回数0.100.21-0.11
パニッシュカウンター被弾0.200.10+0.10
スタン被弾0.100.04+0.06
スタン成功0.000.06-0.06
パニッシュカウンター成功0.100.14-0.04
投げ抜け0.500.53-0.03
ドライブリバーサル0.200.22-0.02
ドライブインパクト0.200.22-0.02
統計を練習に活かす

対戦プラン

直近100試合

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。

Ed · 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 0.8 · 比較対象 1.77

    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 0.8 · 比較対象 1.77
    • ジャストパリィ:プロフィール 0.2 · 比較対象 0.76
  2. 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 0.2 · 比較対象 0.2

    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 0.2 · 比較対象 0.2
    • ドライブインパクト消費:プロフィール 1.5% · 比較対象 1.5%
  3. 画面端に至る経緯を追う

    画面端での攻め:プロフィール 8.3 · 比較対象 11.8

    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
    • 画面端での攻め:プロフィール 8.3 · 比較対象 11.8
    • 画面端に追い込まれた時間:プロフィール 9.6 · 比較対象 9.53

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. 攻める前に守り方を探る

    ドライブリバーサル:プロフィール 0.4 · 比較対象 0.2

    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
    • ドライブリバーサル:プロフィール 0.4 · 比較対象 0.2
    • 投げ被弾:プロフィール 2.4 · 比較対象 2.18
  2. 対戦成績を調査の手がかりにする

    対 Char 253:1,571試合中747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 253:1,571試合中747勝
    • 対 Ryu:170試合中77勝
    • 対 Yasmine:137試合中64勝
  3. 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:55試合中35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:55試合中35勝

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

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