直近の対戦
勝利ランクマッチ
AKAKAK更新：1 日前
CrossPlatform
JapanC100%
CrossPlatformJapanC100%なっすん
Let's Do This
MR 1,601#93,394直近10戦6–4+24直近20戦10–10+2
勝率
54%
64勝 · 55敗 · 保存済み119件
ランクマッチの対戦
119
選択中のモード
勝利
64
ランクマッチ
敗北
55
ランクマッチ
最高MR
1,708
Akuma
ランクMR · Akuma
ローカル 119 · インポート 83 · グラフ 202 · 保存済み対戦 119
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 | なっすん | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 52.0% | 38.7% | +13.3% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 24.7% | 32.7% | -8.0% | |
| SA2 | 18.0% | 22.8% | -4.8% | |
| SA1 | 24.0% | 28.6% | -4.6% | |
| CA | 6.0% | 9.9% | -3.9% | |
| ドライブガード | 16.5% | 13.1% | +3.4% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 10.5% | 7.4% | +3.0% | |
| ドライブアーツ | 21.9% | 19.2% | +2.7% | |
| 画面端での攻め | 8.80 | 11.47 | -2.67 | |
| ドライブインパクト消費 | 3.6% | 1.5% | +2.1% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 6.70 | 8.55 | -1.85 | |
| 投げ | 4.20 | 2.74 | +1.46 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.77 | -0.67 | |
| 投げ被弾 | 1.60 | 2.09 | -0.49 | |
| ドライブパリィ | 2.10 | 1.65 | +0.45 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.45 | -0.35 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.09 | +0.21 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.20 | -0.10 | |
| 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 | |
| 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。
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 0.3 · 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 0.3 · 比較対象 0.07
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.11
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 0.4 · 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 0.4 · 比較対象 0.22
特定の組み合わせで繰り返す場面を研究する
対 Juri：41試合中22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 Juri：41試合中22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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro: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 0.3 · 比較対象 0.07
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 0.3 · 比較対象 0.07
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
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.2% · 比較対象 1.4%
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 3.8 · 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 3.8 · 比較対象 2.8
- 投げ抜け：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.4
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-pro:free