Akuma
更新:1 週間前SteamSteamJapanJapanクラブ · BANANAFIREC100%

Nooboy

Oni, grant me your power!
ランク 36MR 1,412#485,562
直近10戦5–5-5直近20戦9–11-18
勝率
46%
13勝 · 15敗 · 保存済み28件
ランクマッチの対戦
28
選択中のモード
勝利
13
ランクマッチ
敗北
15
ランクマッチ
最高MR
1,412
Akuma

ランクMR · Akuma

ローカル 25 · インポート 0 · グラフ 25 · 保存済み対戦 45

この期間にはランクMRポイントがまだ十分ありません。

直近の対戦

敗北ランクマッチ

リプレイ未リクエスト
Ryu
Nooboy · Ryu
Alex
対戦相手 · Alex【05】号

プレイスタイル比較

Akumaの上位—人とプレイ傾向を比較

Akumaを読み込み中…

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。

Ryu · 直近100試合

改善するポイント

  1. 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 0.2 · 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成功:プロフィール 0.2 · 比較対象 0.08
    • 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
  2. ゲージ消費の目的を決める

    SA3:プロフィール 68% · 比較対象 35.4%

    実際のゲージを見ながら消費判断を5回振り返ります。何を得て、どの選択肢が残ったかを記録しましょう。使用割合だけでは効率を測れません。

    試してみよう

    使い慣れた連係で、ゲージを使う形と温存する形を練習します。結果と残量を比べ、それぞれに適した状況を決めましょう。

    根拠となる統計
    • SA3:プロフィール 68% · 比較対象 35.4%
    • SA2:プロフィール 16% · 比較対象 20.3%
    • SA1:プロフィール 6% · 比較対象 34.9%
  3. 画面端に至る経緯を追う

    画面端での攻め:プロフィール 4.2 · 比較対象 10.94

    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 4.2 · 比較対象 10.94
    • 画面端に追い込まれた時間:プロフィール 9.1 · 比較対象 8.58

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

  1. 攻める前に守り方を探る

    ドライブリバーサル:プロフィール 0 · 比較対象 0.15

    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
    • ドライブリバーサル:プロフィール 0 · 比較対象 0.15
    • ジャストパリィ:プロフィール 0.3 · 比較対象 0.71
  2. 対戦成績を調査の手がかりにする

    対 Luke:20試合中10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 Luke:20試合中10勝
    • 対 M. Bison:50試合中6勝
  3. 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:23試合中10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:23試合中10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 2026/09/06 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

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