直近の対戦
勝利ランクマッチ
AK
BLAK更新：5 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%自由な宇宙
Let's Do This
MR 1,552#132,021直近10戦3–7-43直近20戦5–15-90
勝率
47%
59勝 · 66敗 · 保存済み125件
ランクマッチの対戦
125
選択中のモード
勝利
59
ランクマッチ
敗北
66
ランクマッチ
最高MR
1,661
Akuma
ランクMR · Akuma
ローカル 125 · インポート 0 · グラフ 125 · 保存済み対戦 125
リプレイ未リクエスト
AKBLAK差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 自由な宇宙 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 56.8% | 38.7% | +18.1% | |
| SA1 | 16.2% | 28.6% | -12.4% | |
| CA | 5.4% | 9.9% | -4.5% | |
| ドライブアーツ | 16.5% | 19.2% | -2.7% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 34.6% | 32.7% | +1.9% | |
| SA2 | 21.6% | 22.8% | -1.1% | |
| 画面端での攻め | 10.40 | 11.47 | -1.07 | |
| ドライブガード | 12.3% | 13.1% | -0.8% | |
| ドライブインパクト消費 | 0.8% | 1.5% | -0.7% | |
| 投げ被弾 | 2.70 | 2.09 | +0.61 | |
| 投げ抜け | 0.90 | 0.45 | +0.45 | |
| ドライブパリィ | 1.20 | 1.65 | -0.45 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 7.1% | 7.4% | -0.3% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.80 | 8.55 | +0.25 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.20 | -0.20 | |
| ジャストパリィ | 0.60 | 0.77 | -0.17 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.00 | 0.13 | -0.13 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.20 | -0.10 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.00 | 0.09 | -0.09 | |
| 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 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| 投げ | 2.70 | 2.74 | -0.04 |
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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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成功：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.13
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成功：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.13
ゲージ消費の目的を決める
SA1：プロフィール 9.5% · 比較対象 29.6%
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
- SA1：プロフィール 9.5% · 比較対象 29.6%
- SA2：プロフィール 9.5% · 比較対象 24.2%
- SA3：プロフィール 69% · 比較対象 35.7%
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 9.2 · 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
攻める前に守り方を探る
投げ抜け：プロフィール 1.1 · 比較対象 0.38
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
- 投げ抜け：プロフィール 1.1 · 比較対象 0.38
- 投げ被弾：プロフィール 2.8 · 比較対象 2.04
- ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.22
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Char 253：1,067試合中538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 253：1,067試合中538勝
- 対 Luke：90試合中49勝
- 対 Ryu：89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：63試合中37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：63試合中37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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free