直近の対戦
敗北ランクマッチ
YA
AL
AK更新：3 時間前
CrossPlatform
JapanC100%
CrossPlatformJapanC100%Rowan
Let's Do This
MR 1,500#262,244直近10戦4–6直近20戦11–9
勝率
54%
37勝 · 31敗 · 保存済み68件
ランクマッチの対戦
68
選択中のモード
勝利
37
ランクマッチ
敗北
31
ランクマッチ
最高MR
1,500
Akuma
ランクMR · Akuma
ローカル 2 · インポート 0 · グラフ 2 · 保存済み対戦 68
リプレイ未リクエスト
YAALAK差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Rowan | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブアーツ | 38.3% | 19.2% | +19.1% | |
| SA2 | 8.2% | 22.8% | -14.6% | |
| CA | 19.7% | 9.9% | +9.8% | |
| ドライブガード | 4.2% | 13.1% | -8.9% | |
| ドライブインパクト消費 | 6.3% | 1.5% | +4.8% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 3.1% | 7.4% | -4.3% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 4.30 | 8.55 | -4.25 | |
| SA3 | 42.6% | 38.7% | +4.0% | |
| ドライブパリィ | 0.40 | 1.65 | -1.25 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 31.5% | 32.7% | -1.2% | |
| 投げ | 3.80 | 2.74 | +1.06 | |
| SA1 | 29.5% | 28.6% | +0.9% | |
| ジャストパリィ | 0.00 | 0.77 | -0.77 | |
| 投げ被弾 | 1.40 | 2.09 | -0.69 | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.45 | -0.25 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.20 | -0.20 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.20 | +0.20 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.13 | +0.07 | |
| 画面端での攻め | 11.40 | 11.47 | -0.07 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.27 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.03 | -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
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 0.4 · 比較対象 1.65
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 0.4 · 比較対象 1.65
- ジャストパリィ：プロフィール 0 · 比較対象 0.77
- ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.2
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 0.4 · 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 0.4 · 比較対象 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 6.3% · 比較対象 1.5%
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 3.8 · 比較対象 2.74
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 3.8 · 比較対象 2.74
- 投げ抜け：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.45
- 投げ被弾：プロフィール 1.4 · 比較対象 2.09
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 2026/09/16 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro: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 0.4 · 比較対象 0.2
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 0.4 · 比較対象 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 6.3% · 比較対象 1.5%
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 3.8 · 比較対象 2.74
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 3.8 · 比較対象 2.74
- 投げ抜け：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.45
- 投げ被弾：プロフィール 1.4 · 比較対象 2.09
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 0.4 · 比較対象 1.65
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 0.4 · 比較対象 1.65
- ジャストパリィ：プロフィール 0 · 比較対象 0.77
- ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.2
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 2026/09/16 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free