直近の対戦
勝利カジュアル
AK
YAAK更新：5 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%転がる岩、君に朝が降る
Let's Do This
LP 22,156直近10戦4–6直近20戦10–10
勝率
53%
18勝 · 16敗 · 保存済み34件
ランクマッチの対戦
34
選択中のモード
勝利
18
ランクマッチ
敗北
16
ランクマッチ
最高LP
22,278
Akuma
ランクLP · Akuma
このキャラクターのLP推移
リプレイ未リクエスト
AKYAAK差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 転がる岩、君に朝が降る | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 60.0% | 28.6% | +31.4% | |
| SA3 | 16.0% | 38.7% | -22.7% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 53.1% | 32.7% | +20.4% | |
| ドライブガード | 1.4% | 13.1% | -11.7% | |
| SA2 | 12.0% | 22.8% | -10.8% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 1.1% | 7.4% | -6.3% | |
| CA | 12.0% | 9.9% | +2.1% | |
| ドライブパリィ | 0.10 | 1.65 | -1.55 | |
| ドライブアーツ | 20.4% | 19.2% | +1.2% | |
| 投げ | 1.70 | 2.74 | -1.04 | |
| ジャストパリィ | 0.00 | 0.77 | -0.77 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.1% | 1.5% | +0.6% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.00 | 8.55 | -0.55 | |
| 画面端での攻め | 11.10 | 11.47 | -0.37 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.45 | -0.35 | |
| 投げ被弾 | 2.40 | 2.09 | +0.31 | |
| 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 | 0.00 | 0.20 | -0.20 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.27 | -0.17 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| 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 | |
| ドライブインパクト | 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
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 0.1 · 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 0.1 · 比較対象 1.8
- ジャストパリィ：プロフィール 0 · 比較対象 0.85
- ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 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 0.3 · 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 0.3 · 比較対象 0.08
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.13
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 1.7 · 比較対象 2.66
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：プロフィール 1.7 · 比較対象 2.66
- 投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.38
- 投げ被弾：プロフィール 2.4 · 比較対象 2.04
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
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Ryu：42試合中21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：42試合中21勝
- 対 Luke：40試合中17勝
- 対 Yasmine：35試合中21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：34試合中18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：34試合中18勝
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 0.2 · 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 0.2 · 比較対象 0.21
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.1% · 比較対象 1.6%
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