直近の対戦
勝利ランクマッチ
AK
JPAK更新：7 日前
Steam
Japanクラブ · NojimaFamilyC100%
SteamJapanクラブ · NojimaFamilyC100%わくわくです
Unrivaled Power
MR 1,548#135,356直近10戦8–2+47直近20戦13–7+45
勝率
52%
51勝 · 47敗 · 保存済み98件
ランクマッチの対戦
98
選択中のモード
勝利
51
ランクマッチ
敗北
47
ランクマッチ
最高MR
1,578
Akuma
ランクMR · Akuma
ローカル 98 · インポート 0 · グラフ 98 · 保存済み対戦 107
リプレイ未リクエスト
AKJPAK差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | わくわくです | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 7.4% | 22.8% | -15.4% | |
| SA3 | 50.0% | 38.7% | +11.3% | |
| CA | 18.5% | 9.9% | +8.6% | |
| SA1 | 24.1% | 28.6% | -4.6% | |
| ドライブガード | 10.7% | 13.1% | -2.5% | |
| ドライブアーツ | 17.0% | 19.2% | -2.2% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.50 | 8.55 | +0.95 | |
| ドライブパリィ | 0.80 | 1.65 | -0.85 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 31.9% | 32.7% | -0.8% | |
| 画面端での攻め | 10.80 | 11.47 | -0.67 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.77 | -0.47 | |
| 投げ | 2.50 | 2.74 | -0.24 | |
| 投げ被弾 | 2.30 | 2.09 | +0.21 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.27 | -0.17 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 7.3% | 7.4% | -0.2% | |
| ドライブインパクト消費 | 1.7% | 1.5% | +0.2% | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.20 | -0.10 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.13 | +0.07 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.03 | +0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| 投げ抜け | 0.50 | 0.45 | +0.05 | |
| 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
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 0.08
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 0.08
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.13
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 10.8 · 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 10.8 · 比較対象 12.38
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 9.5 · 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 7.4% · 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 7.4% · 比較対象 24.2%
- CA：プロフィール 18.5% · 比較対象 10.5%
- SA3：プロフィール 50% · 比較対象 35.7%
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
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 0.8 · 比較対象 1.8
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
- ドライブパリィ：プロフィール 0.8 · 比較対象 1.8
- ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.85
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Marisa：28試合中7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 Marisa：28試合中7勝
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：91試合中45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：91試合中45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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free