直近の対戦
敗北ランクマッチ
AK
MAAK更新：14 時間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%sei53
Let's Do This
MR 1,361#569,813直近10戦2–8-43直近20戦7–13-42
勝率
46%
59勝 · 68敗 · 保存済み127件
ランクマッチの対戦
127
選択中のモード
勝利
59
ランクマッチ
敗北
68
ランクマッチ
最高MR
1,444
Akuma
ランクMR · Akuma
ローカル 127 · インポート 642 · グラフ 763 · 保存済み対戦 127
リプレイ未リクエスト
AKMAAK差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | sei53 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 0.0% | 22.8% | -22.8% | |
| SA3 | 53.6% | 38.7% | +14.9% | |
| CA | 21.4% | 9.9% | +11.5% | |
| ドライブアーツ | 28.0% | 19.2% | +8.8% | |
| ドライブガード | 5.2% | 13.1% | -8.0% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 1.1% | 7.4% | -6.4% | |
| SA1 | 25.0% | 28.6% | -3.6% | |
| ドライブインパクト消費 | 3.9% | 1.5% | +2.4% | |
| 投げ被弾 | 2.80 | 2.09 | +0.71 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.20 | 8.55 | +0.65 | |
| 投げ | 2.10 | 2.74 | -0.64 | |
| 画面端での攻め | 12.00 | 11.47 | +0.53 | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.77 | -0.37 | |
| ドライブパリィ | 1.30 | 1.65 | -0.35 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.09 | +0.21 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.20 | +0.20 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.27 | -0.17 | |
| 投げ抜け | 0.60 | 0.45 | +0.15 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 32.6% | 32.7% | -0.1% | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.13 | +0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.03 | -0.03 | |
| ドライブリバーサル | 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
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
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 9.4 · 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 9.4 · 比較対象 7.79
- 画面端での攻め：プロフィール 11.4 · 比較対象 12.25
近距離の選択を振り返る
投げ被弾：プロフィール 2.3 · 比較対象 1.99
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
- 投げ被弾：プロフィール 2.3 · 比較対象 1.99
- 投げ：プロフィール 2.8 · 比較対象 2.8
- 投げ抜け：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.4
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 2026/09/12 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free
このプレイヤーへの対策
再現性のある反撃機会を探す
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
統計は調査の手がかりです。その間合いで反撃できると確認済みの行動を探し、見た目だけで隙があると判断しないようにしましょう。
試してみよう対象の行動が出たら確認済みの反撃を試します。相手がその行動をやめたら、無理に狙わず通常の間合い管理に戻りましょう。
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
近距離のパターンを探る
投げ被弾：プロフィール 2.3 · 比較対象 1.99
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
- 投げ被弾：プロフィール 2.3 · 比較対象 1.99
- 投げ：プロフィール 2.8 · 比較対象 2.8
- 投げ抜け：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.4
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 0.3 · 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 0.3 · 比較対象 0.21
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.9% · 比較対象 1.4%
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 2026/09/12 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free