直近の対戦
勝利バトルハブ
AK
JAAK
Steam
OtherC100%Evolz256
Let's Do This
MR 1,653#42,435直近10戦7–3+29直近20戦8–3+37
勝率
73%
8勝 · 3敗 · 保存済み11件
ランクマッチの対戦
11
選択中のモード
勝利
8
ランクマッチ
敗北
3
ランクマッチ
最高MR
1,653
Akuma
ランクMR · Akuma
ローカル 11 · インポート 0 · グラフ 11 · 保存済み対戦 30
リプレイ未リクエスト
AKJAAK差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Evolz256 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 41.8% | 22.8% | +19.0% | |
| SA1 | 12.7% | 28.6% | -16.0% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 17.6% | 32.7% | -15.1% | |
| SA3 | 27.8% | 38.7% | -10.8% | |
| ドライブアーツ | 27.7% | 19.2% | +8.5% | |
| CA | 17.7% | 9.9% | +7.8% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 11.8% | 7.4% | +4.3% | |
| ドライブガード | 15.9% | 13.1% | +2.7% | |
| 画面端での攻め | 10.50 | 11.47 | -0.97 | |
| 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 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.20 | 8.55 | -0.35 | |
| 投げ被弾 | 1.80 | 2.09 | -0.29 | |
| 投げ | 2.60 | 2.74 | -0.14 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.6% | 1.5% | +0.1% | |
| 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 | |
| 投げ抜け | 0.50 | 0.45 | +0.05 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.27 | +0.03 | |
| 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 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.20 | -0.00 |
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
守りの判断を見直す
ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.85
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
- ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.85
- ドライブパリィ：プロフィール 1.2 · 比較対象 1.8
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.22
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 10.5 · 比較対象 12.38
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 10.5 · 比較対象 12.38
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 8.2 · 比較対象 8.05
ゲージ消費の目的を決める
SA2：プロフィール 41.8% · 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 41.8% · 比較対象 24.2%
- SA3：プロフィール 27.8% · 比較対象 35.7%
- CA：プロフィール 17.7% · 比較対象 10.5%
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
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Yasmine：75試合中34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 Yasmine：75試合中34勝
- 対 Luke：74試合中38勝
- 対 Jamie：69試合中33勝
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 1.6% · 比較対象 1.6%
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 2.6 · 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 2.6 · 比較対象 2.66
- 投げ被弾：プロフィール 1.8 · 比較対象 2.04
- 投げ抜け：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.38
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