直近の対戦
勝利ランクマッチ
AKAK
M.更新：5 日前
Steam
Japanクラブ · GATIOSHIFIGHTERC100%
SteamJapanクラブ · GATIOSHIFIGHTERC100%hoshihoshi
Because I'm Cute, Obviously!
MR 1,486#344,391直近10戦4–6-13直近20戦7–6+10
勝率
54%
7勝 · 6敗 · 保存済み13件
ランクマッチの対戦
13
選択中のモード
勝利
7
ランクマッチ
敗北
6
ランクマッチ
最高MR
1,486
M. Bison
ランクMR · M. Bison
ローカル 13 · インポート 0 · グラフ 13 · 保存済み対戦 13
この期間にはランクMRポイントがまだ十分ありません。
リプレイ未リクエスト
AKAKM.差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | hoshihoshi | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 27.4% | 21.0% | +6.5% | |
| CA | 4.8% | 10.2% | -5.4% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 6.10 | 9.85 | -3.75 | |
| ドライブインパクト消費 | 5.1% | 1.5% | +3.5% | |
| SA1 | 30.6% | 33.7% | -3.0% | |
| SA3 | 37.1% | 35.2% | +1.9% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 5.3% | 7.2% | -1.9% | |
| ドライブアーツ | 20.6% | 18.7% | +1.8% | |
| ドライブガード | 11.6% | 13.4% | -1.8% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 31.1% | 30.0% | +1.1% | |
| 画面端での攻め | 10.80 | 11.91 | -1.11 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.74 | -0.54 | |
| 投げ | 2.80 | 2.42 | +0.38 | |
| ドライブパリィ | 1.50 | 1.75 | -0.25 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.33 | -0.23 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.19 | +0.21 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| 投げ被弾 | 2.50 | 2.59 | -0.09 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.11 | +0.09 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.26 | +0.04 | |
| 投げ抜け | 0.60 | 0.57 | +0.03 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.07 | +0.03 |
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。
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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
パニッシュカウンターの原因を見直す
パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.07
受けたパニッシュカウンターと決めたものを各5回確認します。空振りとガード後の隙を分けてから、練習する課題を選びましょう。
試してみよう繰り返す場面をトレーニングで再現し、間合いとフレームメーターを確認します。より安全な選択か、実際に届く反撃を練習しましょう。
根拠となる統計
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.07
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.11
近距離の選択を振り返る
投げ抜け：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.4
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.4
- 投げ被弾：プロフィール 2.5 · 比較対象 1.99
ゲージ消費の目的を決める
ドライブガード：プロフィール 11.6% · 比較対象 13.6%
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
- ドライブガード：プロフィール 11.6% · 比較対象 13.6%
- CA：プロフィール 4.8% · 比較対象 10%
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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini: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 0.21
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 0.4 · 比較対象 0.21
- ドライブインパクト消費：プロフィール 5.1% · 比較対象 1.4%
攻める前に守り方を探る
ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.8
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
- ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.8
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.22
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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free