直近の対戦
勝利ランクマッチ
AK
DEAK更新：10 時間前
CrossPlatform
JapanC100%
CrossPlatformJapanC100%たくあん載せティラミス
Let's Do This
MR 1,583#109,063直近10戦5–5-5直近20戦11–9+9
勝率
50%
53勝 · 52敗 · 保存済み105件
ランクマッチの対戦
105
選択中のモード
勝利
53
ランクマッチ
敗北
52
ランクマッチ
最高MR
1,658
Akuma
ランクMR · Akuma
ローカル 105 · インポート 0 · グラフ 105 · 保存済み対戦 105
リプレイ未リクエスト
AKDEAK差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | たくあん載せティラミス | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 11.8% | 22.8% | -11.0% | |
| CA | 17.6% | 9.9% | +7.7% | |
| SA3 | 42.6% | 38.7% | +4.0% | |
| ドライブインパクト消費 | 2.9% | 1.5% | +1.4% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 8.7% | 7.4% | +1.3% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 33.9% | 32.7% | +1.2% | |
| ドライブアーツ | 18.2% | 19.2% | -1.0% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.60 | 8.55 | -0.95 | |
| SA1 | 27.9% | 28.6% | -0.7% | |
| ドライブパリィ | 1.00 | 1.65 | -0.65 | |
| ジャストパリィ | 0.50 | 0.77 | -0.27 | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.45 | -0.25 | |
| 投げ | 2.50 | 2.74 | -0.24 | |
| 投げ被弾 | 1.90 | 2.09 | -0.19 | |
| 画面端での攻め | 11.30 | 11.47 | -0.17 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.40 | 0.27 | +0.13 | |
| ドライブガード | 13.2% | 13.1% | +0.1% | |
| 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被弾 | 0.00 | 0.09 | -0.09 | |
| 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 | 0.00 | 0.04 | -0.04 |
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 0.8 · 比較対象 1.8
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 0.8 · 比較対象 1.8
- ジャストパリィ：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.85
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.22
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 0.1 · 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 0.1 · 比較対象 0.08
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：91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：91試合中47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-mini:free
このプレイヤーへの対策
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Ryu：69試合中38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：69試合中38勝
- 対 Zangief：25試合中11勝
- 対 C. Viper：17試合中3勝
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：91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：91試合中47勝
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 0.1 · 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 0.1 · 比較対象 0.08
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