直近の対戦
勝利ランクマッチ
AK
RYAK更新：2 時間前
Steam
OtherC100%
SteamOtherC100%とり五目豪鬼@ローソン派
if_exists (SATSUI_NO_HADO)
MR 1,485#363,764直近10戦5–5-3直近20戦13–7+47
勝率
52%
33勝 · 30敗 · 保存済み63件
ランクマッチの対戦
63
選択中のモード
勝利
33
ランクマッチ
敗北
30
ランクマッチ
最高MR
1,488
Akuma
ランクMR · Akuma
ローカル 62 · インポート 100 · グラフ 100 · 保存済み対戦 65
リプレイ未リクエスト
AKRYAK差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | とり五目豪鬼@ローソン派 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 62.9% | 38.7% | +24.2% | |
| SA1 | 8.6% | 28.6% | -20.1% | |
| SA2 | 11.4% | 22.8% | -11.3% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 43.6% | 32.7% | +10.9% | |
| CA | 17.1% | 9.9% | +7.2% | |
| ドライブアーツ | 16.2% | 19.2% | -3.1% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 6.00 | 8.55 | -2.55 | |
| ドライブパリィ | 2.80 | 1.65 | +1.15 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.3% | 7.4% | -1.1% | |
| ドライブインパクト消費 | 2.5% | 1.5% | +1.0% | |
| 画面端での攻め | 10.90 | 11.47 | -0.57 | |
| ドライブガード | 13.7% | 13.1% | +0.6% | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.77 | -0.37 | |
| 投げ被弾 | 2.40 | 2.09 | +0.31 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.09 | +0.21 | |
| 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 | 0.20 | 0.27 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| 投げ抜け | 0.50 | 0.45 | +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成功 | 0.10 | 0.13 | -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。
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 0.3 · 比較対象 0.09
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 0.3 · 比較対象 0.09
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.13
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 2.7 · 比較対象 2.74
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 2.7 · 比較対象 2.74
- 投げ抜け：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.45
- 投げ被弾：プロフィール 2.4 · 比較対象 2.09
特定の組み合わせで繰り返す場面を研究する
対 Char 253：65試合中35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 Char 253：65試合中35勝
- 対 Ryu：15試合中9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 2026/09/13 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free
このプレイヤーへの対策
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 2.8 · 比較対象 1.65
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 2.8 · 比較対象 1.65
- ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.2
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 0.2 · 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 0.2 · 比較対象 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.5% · 比較対象 1.5%
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：63試合中33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：63試合中33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 2026/09/13 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free