直近の対戦
勝利ランクマッチ
AK
C.AK更新：1 日前
Steam
OtherC100%
SteamOtherC100%taisi
Fighting God Incarnate
MR 1,505#236,027直近10戦8–2+42直近20戦15–5+73
勝率
58%
136勝 · 98敗 · 保存済み234件
ランクマッチの対戦
234
選択中のモード
勝利
136
ランクマッチ
敗北
98
ランクマッチ
最高MR
1,505
Akuma
ランクMR · Akuma
ローカル 234 · インポート 1474 · グラフ 1605 · 保存済み対戦 254
利用可能
AKC.AK差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | taisi | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 0.8% | 32.7% | -31.9% | |
| ドライブアーツ | 40.3% | 19.2% | +21.1% | |
| SA2 | 14.6% | 22.8% | -8.2% | |
| ドライブガード | 19.9% | 13.1% | +6.8% | |
| CA | 16.7% | 9.9% | +6.7% | |
| ドライブインパクト消費 | 6.2% | 1.5% | +4.7% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 5.70 | 8.55 | -2.85 | |
| ドライブパリィ | 3.30 | 1.65 | +1.65 | |
| 投げ | 3.70 | 2.74 | +0.96 | |
| SA3 | 39.6% | 38.7% | +0.9% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 8.3% | 7.4% | +0.8% | |
| 画面端での攻め | 12.20 | 11.47 | +0.73 | |
| SA1 | 29.2% | 28.6% | +0.5% | |
| 投げ抜け | 0.00 | 0.45 | -0.45 | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.77 | -0.37 | |
| ドライブリバーサル | 0.50 | 0.20 | +0.30 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.20 | +0.20 | |
| 投げ被弾 | 1.90 | 2.09 | -0.19 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.03 | +0.07 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.27 | +0.03 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.13 | -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
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成功：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.13
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成功：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.13
- 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目的を明確にする
ドライブインパクト：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.21
ドライブインパクトを5回振り返り、使った状況と結果を記録します。有効な使い方は残し、平均回数に合わせるより失敗の共通点を調べましょう。
試してみようダミーの別スロットにドライブインパクトと通常の攻撃を記録し、混ぜて再生します。現在のゲージ状況で使える対応を見分けて練習しましょう。
根拠となる統計
- ドライブインパクト：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.21
- ドライブインパクト消費：プロフィール 5.5% · 比較対象 1.6%
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 12.2 · 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 12.2 · 比較対象 12.38
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 5.6 · 比較対象 8.05
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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview: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 0.2 · 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 0.2 · 比較対象 0.21
- ドライブインパクト消費：プロフィール 5.5% · 比較対象 1.6%
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 · 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 4 · 比較対象 1.8
- ジャストパリィ：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.85
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.22
近距離のパターンを探る
投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.38
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.38
- 投げ被弾：プロフィール 2.3 · 比較対象 2.04
- 投げ：プロフィール 3.1 · 比較対象 2.66
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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free