直近の対戦
敗北カスタムルーム
AK
C.AK更新：1 日前
CrossPlatform
JapanC100%
CrossPlatformJapanC100%chocosan15
Angel Devil Kingdom
MR 1,605#80,407直近10戦9–1+64直近20戦14–6+58
勝率
53%
40勝 · 36敗 · 保存済み76件
ランクマッチの対戦
76
選択中のモード
勝利
40
ランクマッチ
敗北
36
ランクマッチ
最高MR
1,605
Akuma
ランクMR · Akuma
ローカル 76 · インポート 196 · グラフ 271 · 保存済み対戦 133
リプレイ未リクエスト
AKC.AK差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | chocosan15 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 7.0% | 22.8% | -15.8% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 45.4% | 32.7% | +12.7% | |
| CA | 20.9% | 9.9% | +11.0% | |
| ドライブアーツ | 12.4% | 19.2% | -6.8% | |
| SA1 | 32.6% | 28.6% | +3.9% | |
| 画面端での攻め | 8.50 | 11.47 | -2.97 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 4.5% | 7.4% | -3.0% | |
| ドライブパリィ | 2.60 | 1.65 | +0.95 | |
| SA3 | 39.5% | 38.7% | +0.9% | |
| ドライブガード | 13.9% | 13.1% | +0.8% | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.77 | -0.37 | |
| 投げ | 2.40 | 2.74 | -0.34 | |
| 投げ被弾 | 1.80 | 2.09 | -0.29 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.8% | 1.5% | +0.3% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.80 | 8.55 | +0.25 | |
| 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 | |
| 投げ抜け | 0.40 | 0.45 | -0.05 | |
| 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 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.20 | -0.00 | |
| ドライブリバーサル | 0.20 | 0.20 | +0.00 |
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
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 2.6 · 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 2.6 · 比較対象 1.79
- ジャストパリィ：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.8
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.22
ゲージ消費の目的を決める
ドライブラッシュ（キャンセル）：プロフィール 45.4% · 比較対象 32.8%
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
- ドライブラッシュ（キャンセル）：プロフィール 45.4% · 比較対象 32.8%
- ドライブアーツ：プロフィール 12.4% · 比較対象 18.8%
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 2026/09/13 · 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：90試合中50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：90試合中50勝
- 対 Luke：86試合中39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：76試合中40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：76試合中40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 0.07
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 0.1 · 比較対象 0.07
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 2026/09/13 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free