直近の対戦
勝利ランクマッチ
AK
LUAK更新：2 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%cxxkynee
Let's Do This
MR 1,498#318,979直近10戦7–3+30直近20戦10–10-1
勝率
50%
61勝 · 61敗 · 保存済み122件
ランクマッチの対戦
122
選択中のモード
勝利
61
ランクマッチ
敗北
61
ランクマッチ
最高MR
1,563
Akuma
ランクMR · Akuma
ローカル 122 · インポート 0 · グラフ 122 · 保存済み対戦 136
リプレイ未リクエスト
AKLUAK差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | cxxkynee | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 12.5% | 22.8% | -10.3% | |
| SA3 | 48.2% | 38.7% | +9.5% | |
| ドライブガード | 9.9% | 13.1% | -3.2% | |
| ドライブアーツ | 16.8% | 19.2% | -2.4% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 5.1% | 7.4% | -2.3% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 34.7% | 32.7% | +2.0% | |
| 画面端での攻め | 9.70 | 11.47 | -1.77 | |
| 投げ | 1.20 | 2.74 | -1.54 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.80 | 8.55 | +1.25 | |
| CA | 10.7% | 9.9% | +0.8% | |
| 投げ被弾 | 2.60 | 2.09 | +0.51 | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.77 | -0.37 | |
| 投げ抜け | 0.80 | 0.45 | +0.35 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.2% | 1.5% | -0.3% | |
| ドライブパリィ | 1.40 | 1.65 | -0.25 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.20 | -0.10 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.20 | -0.10 | |
| SA1 | 28.6% | 28.6% | -0.1% | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.27 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| 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 |
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 0.1 · 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 0.1 · 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
近距離の選択を振り返る
投げ抜け：プロフィール 1.1 · 比較対象 0.4
近距離のやり取りを5回確認します。投げの機会、投げの試行、防御の選択を分けて見ましょう。集計回数だけでは正解を判断できません。
試してみよう繰り返す状況で打撃と投げをダミーに記録し、選んだ対応を練習します。実戦でも意識して判断できているか確認しましょう。
根拠となる統計
- 投げ抜け：プロフィール 1.1 · 比較対象 0.4
- 投げ：プロフィール 1.3 · 比較対象 2.8
- 投げ被弾：プロフィール 2.9 · 比較対象 1.99
ゲージ消費の目的を決める
SA1：プロフィール 16.2% · 比較対象 28.6%
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
- SA1：プロフィール 16.2% · 比較対象 28.6%
- SA2：プロフィール 30.9% · 比較対象 24.7%
- SA3：プロフィール 39.7% · 比較対象 36.7%
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：dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
攻める前に守り方を探る
投げ抜け：プロフィール 1.1 · 比較対象 0.4
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
- 投げ抜け：プロフィール 1.1 · 比較対象 0.4
- 投げ被弾：プロフィール 2.9 · 比較対象 1.99
- ジャストパリィ：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.8
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 1.3 · 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 1.3 · 比較対象 2.8
- 投げ被弾：プロフィール 2.9 · 比較対象 1.99
- 投げ抜け：プロフィール 1.1 · 比較対象 0.4
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Rashid：15試合中7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 Rashid：15試合中7勝
- 対 Juri：25試合中9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：dots-studio/dots-3-note-preview:free