直近の対戦
勝利ランクマッチ
AK
ALAK更新：2 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%オリオン座α星
Let's Do This
MR 1,507#224,738直近10戦9–1+66直近20戦12–8+35
勝率
53%
222勝 · 196敗 · 保存済み418件
ランクマッチの対戦
418
選択中のモード
勝利
222
ランクマッチ
敗北
196
ランクマッチ
最高MR
1,507
Akuma
ランクMR · Akuma
ローカル 418 · インポート 0 · グラフ 418 · 保存済み対戦 418
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 | オリオン座α星 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 6.0% | 38.7% | -32.7% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 57.3% | 32.7% | +24.6% | |
| SA1 | 48.0% | 28.6% | +19.4% | |
| CA | 20.0% | 9.9% | +10.1% | |
| ドライブアーツ | 10.0% | 19.2% | -9.2% | |
| ドライブガード | 5.0% | 13.1% | -8.1% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 1.7% | 7.4% | -5.8% | |
| 画面端での攻め | 6.50 | 11.47 | -4.97 | |
| SA2 | 26.0% | 22.8% | +3.2% | |
| 投げ | 5.00 | 2.74 | +2.26 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.77 | -0.57 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.0% | 1.5% | +0.5% | |
| 投げ被弾 | 1.70 | 2.09 | -0.39 | |
| ドライブパリィ | 1.30 | 1.65 | -0.35 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.13 | +0.17 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.45 | -0.15 | |
| ドライブリバーサル | 0.30 | 0.20 | +0.10 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.20 | +0.10 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.60 | 8.55 | +0.05 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.03 | -0.03 | |
| 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被弾 | 0.10 | 0.09 | +0.01 |
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 0.3 · 比較対象 0.11
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 0.3 · 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 0.3 · 比較対象 0.21
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.3% · 比較対象 1.4%
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 1 · 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 · 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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.3 · 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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free
このプレイヤーへの対策
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 4.8 · 比較対象 2.8
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：プロフィール 4.8 · 比較対象 2.8
- 投げ被弾：プロフィール 2 · 比較対象 1.99
- 投げ抜け：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.4
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 · 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 · 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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.22
無理な攻めを避けて位置を取る
画面端での攻め：プロフィール 6.6 · 比較対象 12.25
使い慣れた選択で位置を取れる場面を探します。端に追い込んだ後は、相手が実際にどう脱出しようとするか観察して対応を選びましょう。
試してみよう得意な攻めを一つ試します。同じ脱出が続くならその行動への対応を練習し、守りを変えてくるなら一つの読みに固執しないようにしましょう。
根拠となる統計
- 画面端での攻め：プロフィール 6.6 · 比較対象 12.25
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 8 · 比較対象 7.79
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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free