直近の対戦
勝利ランクマッチ
AK
ALAK更新：2 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%ホンマ＝カンマ
Let's Do This
MR 1,215#608,935直近10戦7–3+32直近20戦12–8+28
勝率
46%
70勝 · 83敗 · 保存済み153件
ランクマッチの対戦
153
選択中のモード
勝利
70
ランクマッチ
敗北
83
ランクマッチ
最高MR
1,374
Akuma
ランクMR · Akuma
ローカル 152 · インポート 0 · グラフ 152 · 保存済み対戦 298
リプレイ未リクエスト
AKALAK差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | ホンマ＝カンマ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| CA | 21.4% | 9.9% | +11.5% | |
| SA1 | 21.4% | 28.6% | -7.2% | |
| ドライブアーツ | 24.6% | 19.2% | +5.4% | |
| SA2 | 17.9% | 22.8% | -4.9% | |
| ドライブガード | 8.5% | 13.1% | -4.7% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 28.2% | 32.7% | -4.5% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 3.0% | 7.4% | -4.5% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.40 | 8.55 | +1.85 | |
| 画面端での攻め | 9.80 | 11.47 | -1.67 | |
| 投げ | 1.80 | 2.74 | -0.94 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.3% | 1.5% | +0.8% | |
| 投げ被弾 | 2.70 | 2.09 | +0.61 | |
| SA3 | 39.3% | 38.7% | +0.6% | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.77 | -0.57 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.27 | -0.17 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| 投げ抜け | 0.50 | 0.45 | +0.05 | |
| ドライブパリィ | 1.60 | 1.65 | -0.05 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.03 | -0.03 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.13 | -0.03 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.20 | -0.00 | |
| 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
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 1.6 · 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 1.6 · 比較対象 1.79
- ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.8
勝敗をまたいで判断を比べる
保存済みの直近ランクマッチ：100試合中47勝
保存された直近の試合から2勝と2敗を選び、判断が変わる場面を探します。戦績だけでは結果が変化した理由はわかりません。
試してみよう次の5試合で試す判断を一つ書き出します。勝敗だけで練習を評価せず、実行できたかと何が起きたかを振り返りましょう。
根拠となる統計
- 保存済みの直近ランクマッチ：100試合中47勝
特定の組み合わせで繰り返す場面を研究する
対 Ryu：118試合中34勝
引用された対戦成績を、見る映像を選ぶ手がかりにします。複数の敗戦で繰り返す判断を探し、勝った試合とも比較しましょう。
試してみようそのキャラクター相手に繰り返す状況を一つ選び、練習で別の対応を確認します。次の5試合でその判断を記録しましょう。
根拠となる統計
- 対 Ryu：118試合中34勝
- 対 Akuma：66試合中29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 2026/09/11 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free
このプレイヤーへの対策
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：100試合中47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：100試合中47勝
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Ryu：118試合中34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 Ryu：118試合中34勝
- 対 Akuma：66試合中29勝
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 1.6 · 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 1.6 · 比較対象 1.79
- ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.8
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 2026/09/11 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free