直近の対戦
敗北ランクマッチ
AK
MAAK更新：4 日前
CrossPlatform
JapanC100%
CrossPlatformJapanC100%Jet#
Fighting God Incarnate
MR 1,315#571,354直近10戦4–6-15直近20戦6–14-48
勝率
42%
44勝 · 61敗 · 保存済み105件
ランクマッチの対戦
105
選択中のモード
勝利
44
ランクマッチ
敗北
61
ランクマッチ
最高MR
1,436
Akuma
ランクMR · Akuma
ローカル 105 · インポート 0 · グラフ 105 · 保存済み対戦 105
リプレイ未リクエスト
AKMAAK差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Jet# | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| CA | 38.9% | 9.9% | +29.0% | |
| SA1 | 0.0% | 28.6% | -28.6% | |
| SA2 | 5.6% | 22.8% | -17.2% | |
| SA3 | 55.6% | 38.7% | +16.9% | |
| ドライブアーツ | 30.4% | 19.2% | +11.2% | |
| ドライブガード | 2.4% | 13.1% | -10.8% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 2.1% | 7.4% | -5.4% | |
| 画面端での攻め | 8.20 | 11.47 | -3.27 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 34.5% | 32.7% | +1.8% | |
| ドライブパリィ | 0.00 | 1.65 | -1.65 | |
| ドライブインパクト消費 | 0.1% | 1.5% | -1.4% | |
| ジャストパリィ | 0.00 | 0.77 | -0.77 | |
| 投げ被弾 | 2.70 | 2.09 | +0.61 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.45 | -0.35 | |
| ドライブインパクト | 0.00 | 0.20 | -0.20 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.20 | -0.20 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.00 | 0.13 | -0.13 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.27 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.50 | 8.55 | -0.05 | |
| 投げ | 2.70 | 2.74 | -0.04 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.03 | -0.03 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.09 | +0.01 |
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 0.1 · 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 0.1 · 比較対象 0.07
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 · 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 · 比較対象 0.21
- ドライブインパクト消費：プロフィール 0.1% · 比較対象 1.4%
勝敗をまたいで判断を比べる
保存済みの直近ランクマッチ：100試合中43勝
保存された直近の試合から2勝と2敗を選び、判断が変わる場面を探します。戦績だけでは結果が変化した理由はわかりません。
試してみよう次の5試合で試す判断を一つ書き出します。勝敗だけで練習を評価せず、実行できたかと何が起きたかを振り返りましょう。
根拠となる統計
- 保存済みの直近ランクマッチ：100試合中43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-mini: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 · 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 · 比較対象 0.21
- ドライブインパクト消費：プロフィール 0.1% · 比較対象 1.4%
再現性のある反撃機会を探す
パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.07
統計は調査の手がかりです。その間合いで反撃できると確認済みの行動を探し、見た目だけで隙があると判断しないようにしましょう。
試してみよう対象の行動が出たら確認済みの反撃を試します。相手がその行動をやめたら、無理に狙わず通常の間合い管理に戻りましょう。
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 0.1 · 比較対象 0.07
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 2.7 · 比較対象 2.8
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 2.7 · 比較対象 2.8
- 投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.4
- 投げ被弾：プロフィール 2.7 · 比較対象 1.99
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