直近の対戦
勝利ランクマッチ
RY
MA
AK更新：1 週間前
Steam
OtherC100%
SteamOtherC100%オータケ
Unrivaled Power
LP 21,933直近10戦7–3直近20戦12–8
勝率
46%
51勝 · 60敗 · 保存済み111件
ランクマッチの対戦
111
選択中のモード
勝利
51
ランクマッチ
敗北
60
ランクマッチ
最高LP
22,045
Akuma
ランクLP · Akuma
このキャラクターのLP推移
リプレイ未リクエスト
RYMAAK差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | オータケ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 21.5% | 32.7% | -11.2% | |
| SA2 | 14.3% | 22.8% | -8.5% | |
| CA | 18.4% | 9.9% | +8.4% | |
| SA3 | 46.9% | 38.7% | +8.3% | |
| SA1 | 20.4% | 28.6% | -8.2% | |
| ドライブインパクト消費 | 7.9% | 1.5% | +6.4% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 6.90 | 8.55 | -1.65 | |
| ドライブガード | 11.9% | 13.1% | -1.3% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 8.6% | 7.4% | +1.1% | |
| ドライブアーツ | 18.3% | 19.2% | -0.9% | |
| 画面端での攻め | 10.60 | 11.47 | -0.87 | |
| 投げ | 1.90 | 2.74 | -0.84 | |
| ドライブパリィ | 0.90 | 1.65 | -0.75 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.77 | -0.67 | |
| ドライブリバーサル | 0.80 | 0.20 | +0.60 | |
| ドライブインパクト | 0.70 | 0.20 | +0.50 | |
| 投げ被弾 | 2.50 | 2.09 | +0.41 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.40 | 0.09 | +0.31 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.40 | 0.13 | +0.27 | |
| 投げ抜け | 0.70 | 0.45 | +0.25 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.27 | -0.17 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.03 | +0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 |
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
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 0.7 · 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 0.7 · 比較対象 0.21
守りの判断を見直す
ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.85
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
- ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.85
近距離の選択を振り返る
投げ抜け：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.38
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.38
- 投げ被弾：プロフィール 2.5 · 比較対象 2.04
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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
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 0.7 · 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 0.7 · 比較対象 0.21
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 0.9 · 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 0.9 · 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
- 投げ被弾：プロフィール 2.5 · 比較対象 2.04
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 1.9 · 比較対象 2.66
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：プロフィール 1.9 · 比較対象 2.66
- 投げ抜け：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.38
- 投げ被弾：プロフィール 2.5 · 比較対象 2.04
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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free