直近の対戦
勝利ランクマッチ
AK
YAAK更新：6 日前
Steam
OtherC100%
SteamOtherC100%meatpotatomint
Let's Do This
LP 24,099直近10戦7–3直近20戦10–10
勝率
37%
14勝 · 24敗 · 保存済み38件
ランクマッチの対戦
38
選択中のモード
勝利
14
ランクマッチ
敗北
24
ランクマッチ
最高LP
24,454
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 | meatpotatomint | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| CA | 36.8% | 9.9% | +26.9% | |
| SA2 | 0.0% | 22.8% | -22.8% | |
| SA1 | 10.5% | 28.6% | -18.1% | |
| SA3 | 52.6% | 38.7% | +14.0% | |
| ドライブガード | 8.5% | 13.1% | -4.6% | |
| 画面端での攻め | 7.10 | 11.47 | -4.37 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 3.4% | 7.4% | -4.0% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 36.1% | 32.7% | +3.4% | |
| 投げ | 1.30 | 2.74 | -1.44 | |
| ドライブアーツ | 20.6% | 19.2% | +1.4% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.30 | 8.55 | -1.25 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.77 | -0.47 | |
| ドライブパリィ | 1.20 | 1.65 | -0.45 | |
| 投げ被弾 | 2.40 | 2.09 | +0.31 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.3% | 1.5% | -0.2% | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.20 | -0.20 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.27 | -0.07 | |
| 投げ抜け | 0.50 | 0.45 | +0.05 | |
| 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 | |
| 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
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 0.2 · 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被弾：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.08
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 1.3 · 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 1.3 · 比較対象 2.66
- 投げ抜け：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.38
- 投げ被弾：プロフィール 2.4 · 比較対象 2.04
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 1.2 · 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 1.2 · 比較対象 1.8
- ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.85
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
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：37試合中13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：37試合中13勝
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Char 253：176試合中71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 Char 253：176試合中71勝
- 対 Ryu：16試合中6勝
- 対 Akuma：15試合中4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 0.2 · 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 0.2 · 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