直近の対戦
勝利ランクマッチ
AKAKAK更新：1 週間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%Epbonus
GG
MR 1,234#572,922直近10戦6–4+8直近20戦10–10-10
勝率
45%
50勝 · 60敗 · 保存済み110件
ランクマッチの対戦
110
選択中のモード
勝利
50
ランクマッチ
敗北
60
ランクマッチ
最高MR
1,293
Akuma
ランクMR · Akuma
ローカル 110 · インポート 0 · グラフ 110 · 保存済み対戦 110
リプレイ未リクエスト
AKAKAK差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Epbonus | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| CA | 31.4% | 9.9% | +21.5% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 47.8% | 32.7% | +15.1% | |
| SA2 | 14.3% | 22.8% | -8.5% | |
| ドライブガード | 5.7% | 13.1% | -7.4% | |
| SA3 | 31.4% | 38.7% | -7.2% | |
| SA1 | 22.9% | 28.6% | -5.8% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 1.8% | 7.4% | -5.6% | |
| ドライブアーツ | 15.4% | 19.2% | -3.9% | |
| 投げ | 1.40 | 2.74 | -1.34 | |
| 画面端での攻め | 10.20 | 11.47 | -1.27 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.77 | -0.67 | |
| ドライブパリィ | 1.00 | 1.65 | -0.65 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.90 | 8.55 | -0.65 | |
| 投げ被弾 | 2.60 | 2.09 | +0.51 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.1% | 1.5% | -0.4% | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.20 | -0.20 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.27 | -0.17 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.13 | +0.07 | |
| 投げ抜け | 0.40 | 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 | |
| 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。
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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
ゲージ消費の目的を決める
CA：プロフィール 31.4% · 比較対象 10.5%
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
- CA：プロフィール 31.4% · 比較対象 10.5%
- SA3：プロフィール 31.4% · 比較対象 35.7%
- SA1：プロフィール 22.9% · 比較対象 29.6%
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 1.4 · 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 1.4 · 比較対象 2.66
- 投げ被弾：プロフィール 2.6 · 比較対象 2.04
- 投げ抜け：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.38
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 0.2 · 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 0.2 · 比較対象 0.13
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
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Juri：74試合中35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 Juri：74試合中35勝
- 対 Jamie：70試合中31勝
- 対 Alex：61試合中23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：100試合中45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45勝
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 1 · 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 1 · 比較対象 1.8
- ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free