直近の対戦
勝利ランクマッチ
AK
KEAK更新：3 時間前
CrossPlatform
JapanC100%
CrossPlatformJapanC100%だくりゅう
Destroyer of the Heavens
MR 1,501#254,478直近10戦6–4+17直近20戦13–7+48
勝率
56%
102勝 · 81敗 · 保存済み183件
ランクマッチの対戦
183
選択中のモード
勝利
102
ランクマッチ
敗北
81
ランクマッチ
最高MR
1,501
Akuma
ランクMR · Akuma
ローカル 183 · インポート 155 · グラフ 239 · 保存済み対戦 183
リプレイ未リクエスト
AKKEAK差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | だくりゅう | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 64.5% | 38.7% | +25.8% | |
| SA1 | 6.5% | 28.6% | -22.2% | |
| SA2 | 9.7% | 22.8% | -13.1% | |
| CA | 19.4% | 9.9% | +9.4% | |
| ドライブアーツ | 27.7% | 19.2% | +8.5% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 27.8% | 32.7% | -4.9% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.70 | 8.55 | +2.15 | |
| ドライブインパクト消費 | 3.2% | 1.5% | +1.7% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.3% | 7.4% | -1.2% | |
| 画面端での攻め | 10.50 | 11.47 | -0.97 | |
| ドライブパリィ | 2.30 | 1.65 | +0.65 | |
| 投げ | 3.30 | 2.74 | +0.56 | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.77 | -0.37 | |
| ドライブガード | 12.8% | 13.1% | -0.3% | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.45 | -0.25 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.20 | +0.20 | |
| 投げ被弾 | 1.90 | 2.09 | -0.19 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.13 | +0.17 | |
| スタン成功 | 0.20 | 0.03 | +0.17 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.27 | +0.03 | |
| 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。
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 0.07
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 0.07
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.11
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 0.4 · 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 0.4 · 比較対象 0.21
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3.2% · 比較対象 1.4%
守りの判断を見直す
投げ抜け：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.4
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.4
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：100試合中58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：100試合中58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 0.4 · 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 0.4 · 比較対象 0.21
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3.2% · 比較対象 1.4%
攻める前に守り方を探る
投げ抜け：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.4
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 0.2 · 比較対象 0.4
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