直近の対戦
勝利ランクマッチ
AK
RYAK更新：17 時間前
CrossPlatform
JapanC100%
CrossPlatformJapanC100%Shan
Let's Do This
MR 1,327#595,092直近10戦3–7-25直近20戦7–13-45
勝率
42%
42勝 · 57敗 · 保存済み99件
ランクマッチの対戦
99
選択中のモード
勝利
42
ランクマッチ
敗北
57
ランクマッチ
最高MR
1,500
Akuma
ランクMR · Akuma
ローカル 50 · インポート 0 · グラフ 50 · 保存済み対戦 99
リプレイ未リクエスト
AKRYAK差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Shan | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 55.9% | 38.7% | +17.2% | |
| SA2 | 5.9% | 22.8% | -16.9% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 38.5% | 32.7% | +5.8% | |
| ドライブアーツ | 14.0% | 19.2% | -5.2% | |
| CA | 5.9% | 9.9% | -4.0% | |
| ドライブガード | 9.3% | 13.1% | -3.8% | |
| SA1 | 32.4% | 28.6% | +3.7% | |
| 画面端での攻め | 8.50 | 11.47 | -2.97 | |
| ドライブパリィ | 0.60 | 1.65 | -1.05 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.6% | 7.4% | -0.8% | |
| 投げ | 1.90 | 2.74 | -0.84 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.77 | -0.57 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.10 | 8.55 | +0.55 | |
| 投げ被弾 | 2.40 | 2.09 | +0.31 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.8% | 1.5% | +0.3% | |
| 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 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.03 | +0.07 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.27 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| 投げ抜け | 0.50 | 0.45 | +0.05 | |
| 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 0.09
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 0.09
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 0.2
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 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1.8% · 比較対象 1.5%
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 8.5 · 比較対象 11.47
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 8.5 · 比較対象 11.47
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 9.1 · 比較対象 8.55
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：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：56試合中27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：56試合中27勝
- 対 Jamie：22試合中10勝
- 対 Sagat：12試合中7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 2026/09/13 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free