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敗北カジュアル
AK
YA更新：3 日前
Steam
Japanクラブ · LevelItimonC100%
SteamJapanクラブ · LevelItimonC100%nihimu
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ローカル 0 · インポート 0 · グラフ 0 · 保存済み対戦 123
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リプレイ未リクエスト
AKYAAK差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | nihimu | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 57.1% | 28.6% | +28.5% | |
| SA3 | 20.0% | 38.7% | -18.7% | |
| SA2 | 8.6% | 22.8% | -14.2% | |
| CA | 14.3% | 9.9% | +4.4% | |
| ドライブインパクト消費 | 3.0% | 1.5% | +1.5% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 31.5% | 32.7% | -1.3% | |
| 画面端での攻め | 12.40 | 11.47 | +0.93 | |
| ドライブガード | 12.5% | 13.1% | -0.7% | |
| 投げ被弾 | 2.50 | 2.09 | +0.41 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 7.1% | 7.4% | -0.4% | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.77 | -0.37 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.90 | 8.55 | +0.35 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.20 | +0.20 | |
| ドライブアーツ | 19.4% | 19.2% | +0.2% | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.45 | -0.15 | |
| 投げ | 2.60 | 2.74 | -0.14 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| ドライブリバーサル | 0.30 | 0.20 | +0.10 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.13 | +0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| ドライブパリィ | 1.60 | 1.65 | -0.05 | |
| 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 |
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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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成功：プロフィール 0.2 · 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 0.2 · 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
ジャストパリィ：プロフィール 0.6 · 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 0.6 · 比較対象 0.85
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.22
ゲージ消費の目的を決める
SA1：プロフィール 42.9% · 比較対象 29.6%
実際のゲージを見ながら消費判断を5回振り返ります。何を得て、どの選択肢が残ったかを記録しましょう。使用割合だけでは効率を測れません。
試してみよう使い慣れた連係で、ゲージを使う形と温存する形を練習します。結果と残量を比べ、それぞれに適した状況を決めましょう。
根拠となる統計
- SA1：プロフィール 42.9% · 比較対象 29.6%
- SA3：プロフィール 26.2% · 比較対象 35.7%
- CA：プロフィール 7.1% · 比較対象 10.5%
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 Manon：68試合中51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 Manon：68試合中51勝
- 対 Sagat：46試合中10勝
- 対 Alex：34試合中10勝
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 0.21
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 0.2 · 比較対象 0.21
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1.9% · 比較対象 1.6%
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 2.4 · 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 2.4 · 比較対象 1.8
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.3 · 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