直近の対戦
勝利バトルハブ
AK
A.AK更新：1 週間前
Steam
Japanクラブ · GoldBergC100%
SteamJapanクラブ · GoldBergC100%GB mirat0
Let's Do This
MR 1,813#6,955直近10戦7–3+31直近20戦12–8+32
勝率
52%
22勝 · 20敗 · 保存済み42件
ランクマッチの対戦
42
選択中のモード
勝利
22
ランクマッチ
敗北
20
ランクマッチ
最高MR
1,833
Akuma
ランクMR · Akuma
ローカル 42 · インポート 0 · グラフ 42 · 保存済み対戦 105
リプレイ未リクエスト
AKA.AK差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | GB mirat0 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 18.2% | 28.6% | -10.5% | |
| CA | 20.0% | 9.9% | +10.1% | |
| ドライブアーツ | 27.7% | 19.2% | +8.5% | |
| ドライブガード | 8.2% | 13.1% | -5.0% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 5.2% | 7.4% | -2.2% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 34.3% | 32.7% | +1.6% | |
| 画面端での攻め | 12.60 | 11.47 | +1.13 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.60 | 8.55 | -0.95 | |
| SA2 | 23.6% | 22.8% | +0.9% | |
| ドライブパリィ | 0.80 | 1.65 | -0.85 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.77 | -0.57 | |
| SA3 | 38.2% | 38.7% | -0.5% | |
| 投げ | 3.10 | 2.74 | +0.36 | |
| 投げ抜け | 0.70 | 0.45 | +0.25 | |
| 投げ被弾 | 1.90 | 2.09 | -0.19 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.3% | 1.5% | -0.2% | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.40 | 0.27 | +0.13 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.03 | +0.07 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.13 | -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。
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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 0.08
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 0.1 · 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
ドライブインパクトの目的を明確にする
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を5回振り返り、使った状況と結果を記録します。有効な使い方は残し、平均回数に合わせるより失敗の共通点を調べましょう。
試してみようダミーの別スロットにドライブインパクトと通常の攻撃を記録し、混ぜて再生します。現在のゲージ状況で使える対応を見分けて練習しましょう。
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 1.3% · 比較対象 1.6%
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 12.6 · 比較対象 12.38
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 12.6 · 比較対象 12.38
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 7.6 · 比較対象 8.05
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
近距離のパターンを探る
投げ抜け：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.38
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.38
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 0.8 · 比較対象 1.8
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
- ドライブパリィ：プロフィール 0.8 · 比較対象 1.8
- ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.85
目の前のゲージに合わせる
CA：プロフィール 20% · 比較対象 10.5%
対戦中のドライブとスーパーアーツの残量を確認します。プロフィールの使用傾向は検証する材料であり、バーンアウトや確定の隙を予測するものではありません。
試してみよう大きな消費の後は、接近前に双方の選択肢を見直します。統計と異なる使い方をする相手には、実際の状況に合わせましょう。
根拠となる統計
- CA：プロフィール 20% · 比較対象 10.5%
- SA3：プロフィール 38.2% · 比較対象 35.7%
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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free