直近の対戦
敗北ランクマッチ
AKAKAK更新：5 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%takeoji
Kick Back and Relax
MR 1,288#581,049直近10戦6–4+11直近20戦10–10-4
勝率
50%
10勝 · 10敗 · 保存済み20件
ランクマッチの対戦
20
選択中のモード
勝利
10
ランクマッチ
敗北
10
ランクマッチ
最高MR
1,302
Akuma
ランクMR · Akuma
ローカル 20 · インポート 0 · グラフ 20 · 保存済み対戦 20
リプレイ未リクエスト
AKAKAK差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | takeoji | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 8.7% | 28.6% | -20.0% | |
| CA | 26.1% | 9.9% | +16.2% | |
| SA3 | 50.0% | 38.7% | +11.3% | |
| SA2 | 15.2% | 22.8% | -7.5% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 38.4% | 32.7% | +5.7% | |
| ドライブアーツ | 16.0% | 19.2% | -3.2% | |
| 画面端での攻め | 10.00 | 11.47 | -1.47 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.3% | 7.4% | -1.1% | |
| ドライブインパクト消費 | 2.5% | 1.5% | +1.0% | |
| ドライブガード | 13.9% | 13.1% | +0.8% | |
| ドライブパリィ | 2.40 | 1.65 | +0.75 | |
| ジャストパリィ | 0.50 | 0.77 | -0.27 | |
| 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 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.70 | 8.55 | +0.15 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| 投げ被弾 | 2.20 | 2.09 | +0.11 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 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 | |
| 投げ | 2.80 | 2.74 | +0.06 | |
| 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 | 0.27 | +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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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
ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.22
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.22
- ジャストパリィ：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.85
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
ゲージ消費の目的を決める
CA：プロフィール 25.5% · 比較対象 10.5%
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
- CA：プロフィール 25.5% · 比較対象 10.5%
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 2026/09/08 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview: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 0.08
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 0.08
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
攻める前に守り方を探る
ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.22
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 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 2026/09/08 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free