直近の対戦
勝利ランクマッチ
AK
YAAK更新：8 時間前
CrossPlatform
JapanC100%
CrossPlatformJapanC100%俺はAKUMAだァ
Let's Mosey
MR 1,430#501,158直近10戦8–2+46直近20戦13–7+46
勝率
58%
61勝 · 44敗 · 保存済み105件
ランクマッチの対戦
105
選択中のモード
勝利
61
ランクマッチ
敗北
44
ランクマッチ
最高MR
1,456
Akuma
ランクMR · Akuma
ローカル 105 · インポート 270 · グラフ 373 · 保存済み対戦 105
リプレイ未リクエスト
AKYAAK差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 俺はAKUMAだァ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 51.9% | 38.7% | +13.2% | |
| SA1 | 16.7% | 28.6% | -12.0% | |
| SA2 | 18.5% | 22.8% | -4.2% | |
| CA | 13.0% | 9.9% | +3.0% | |
| ドライブガード | 15.5% | 13.1% | +2.3% | |
| ドライブパリィ | 2.90 | 1.65 | +1.25 | |
| 画面端での攻め | 12.70 | 11.47 | +1.23 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.6% | 7.4% | -0.9% | |
| ドライブリバーサル | 0.60 | 0.20 | +0.40 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.45 | -0.35 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.2% | 1.5% | -0.3% | |
| ドライブアーツ | 19.0% | 19.2% | -0.2% | |
| ジャストパリィ | 0.60 | 0.77 | -0.17 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.40 | 8.55 | -0.15 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 32.8% | 32.7% | +0.1% | |
| 投げ | 2.60 | 2.74 | -0.14 | |
| 投げ被弾 | 2.20 | 2.09 | +0.11 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.03 | +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 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| 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。
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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
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 4.2 · 比較対象 1.79
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 4.2 · 比較対象 1.79
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.22
- ジャストパリィ：プロフィール 0.8 · 比較対象 0.8
画面端に至る経緯を追う
画面端に追い込まれた時間：プロフィール 5.7 · 比較対象 7.79
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
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 5.7 · 比較対象 7.79
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 18.3% · 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 18.3% · 比較対象 13.6%
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
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 4.2 · 比較対象 1.79
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 4.2 · 比較対象 1.79
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.22
- ジャストパリィ：プロフィール 0.8 · 比較対象 0.8
無理な攻めを避けて位置を取る
画面端に追い込まれた時間：プロフィール 5.7 · 比較対象 7.79
使い慣れた選択で位置を取れる場面を探します。端に追い込んだ後は、相手が実際にどう脱出しようとするか観察して対応を選びましょう。
試してみよう得意な攻めを一つ試します。同じ脱出が続くならその行動への対応を練習し、守りを変えてくるなら一つの読みに固執しないようにしましょう。
根拠となる統計
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 5.7 · 比較対象 7.79
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：21試合中9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：21試合中9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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free