直近の対戦
敗北ランクマッチ
AK
RAAK更新：5 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%あすらん
Let's Do This
MR 1,835#5,910直近10戦7–3+22直近20戦9–11-24
勝率
47%
65勝 · 74敗 · 保存済み139件
ランクマッチの対戦
139
選択中のモード
勝利
65
ランクマッチ
敗北
74
ランクマッチ
最高MR
1,881
Akuma
ランクMR · Akuma
ローカル 139 · インポート 0 · グラフ 139 · 保存済み対戦 139
リプレイ未リクエスト
AKRAAK差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | あすらん | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 47.8% | 22.8% | +25.1% | |
| SA1 | 13.0% | 28.6% | -15.6% | |
| SA3 | 30.4% | 38.7% | -8.2% | |
| ドライブアーツ | 27.3% | 19.2% | +8.1% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 24.6% | 32.7% | -8.1% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 9.1% | 7.4% | +1.7% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.00 | 8.55 | -1.55 | |
| CA | 8.7% | 9.9% | -1.2% | |
| 投げ | 1.70 | 2.74 | -1.04 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.77 | -0.67 | |
| 投げ被弾 | 1.50 | 2.09 | -0.59 | |
| 画面端での攻め | 11.10 | 11.47 | -0.37 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.1% | 1.5% | -0.4% | |
| ドライブガード | 13.5% | 13.1% | +0.3% | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.45 | -0.15 | |
| ドライブパリィ | 1.50 | 1.65 | -0.15 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.20 | -0.10 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.03 | -0.03 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.27 | +0.03 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.13 | -0.03 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.09 | +0.01 | |
| 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
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 1% · 比較対象 1.6%
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 · 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 · 比較対象 0.13
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.08
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 1.1 · 比較対象 1.8
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
- ドライブパリィ：プロフィール 1.1 · 比較対象 1.8
- ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.85
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.22
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
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Luke：184試合中98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 Luke：184試合中98勝
- 対 Jamie：98試合中52勝
- 対 Ken：127試合中62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：92試合中40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：92試合中40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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free