直近の対戦
敗北ランクマッチ
JA
ALAL更新：6 日前
CrossPlatform
JapanC100%
CrossPlatformJapanC100%Akamishi
Skill Is Everything
MR 1,479#362,232直近10戦2–8-16直近20戦6–14-16
勝率
58%
97勝 · 69敗 · 保存済み166件
ランクマッチの対戦
166
選択中のモード
勝利
97
ランクマッチ
敗北
69
ランクマッチ
最高MR
1,487
Alex
ランクMR · Alex
ローカル 46 · インポート 0 · グラフ 46 · 保存済み対戦 166
リプレイ未リクエスト
JAALAL差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Akamishi | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 20.2% | 27.6% | -7.4% | |
| SA1 | 45.2% | 38.9% | +6.3% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 38.6% | 33.2% | +5.5% | |
| 画面端での攻め | 7.80 | 10.07 | -2.27 | |
| SA3 | 27.4% | 25.2% | +2.2% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.30 | 9.50 | -2.20 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.2% | 8.2% | -2.0% | |
| ドライブアーツ | 15.1% | 13.2% | +1.9% | |
| ドライブインパクト消費 | 3.4% | 2.0% | +1.3% | |
| 投げ | 1.00 | 2.24 | -1.24 | |
| CA | 7.1% | 8.3% | -1.2% | |
| ドライブパリィ | 2.40 | 1.62 | +0.78 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.51 | -0.41 | |
| 投げ被弾 | 1.80 | 2.18 | -0.38 | |
| ドライブガード | 13.7% | 14.0% | -0.4% | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.00 | 0.27 | -0.27 | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.64 | -0.24 | |
| ドライブリバーサル | 0.60 | 0.43 | +0.17 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.23 | +0.17 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.14 | +0.06 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.11 | -0.01 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.10 | +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。
Alex · 直近100試合
改善するポイント
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 1 · 比較対象 2.32
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 · 比較対象 2.32
- 投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.48
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 0.2
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 0.4 · 比較対象 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3.4% · 比較対象 1.7%
特定の組み合わせで繰り返す場面を研究する
対 Ryu：27試合中12勝
引用された対戦成績を、見る映像を選ぶ手がかりにします。複数の敗戦で繰り返す判断を探し、勝った試合とも比較しましょう。
試してみようそのキャラクター相手に繰り返す状況を一つ選び、練習で別の対応を確認します。次の5試合でその判断を記録しましょう。
根拠となる統計
- 対 Ryu：27試合中12勝
- 対 Akuma：25試合中12勝
- 対 Ken：22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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free
このプレイヤーへの対策
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 1 · 比較対象 2.32
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 · 比較対象 2.32
- 投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.48
- 投げ被弾：プロフィール 1.8 · 比較対象 2.12
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 0.2
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 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3.4% · 比較対象 1.7%
攻める前に守り方を探る
ジャストパリィ：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.7
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
- ジャストパリィ：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.7
- ドライブパリィ：プロフィール 2.4 · 比較対象 1.63
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.47
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-pro:free