直近の対戦
敗北ランクマッチ
AK
LUAK更新：1 週間前
Steam
Japanクラブ · HGGaming6C100%
SteamJapanクラブ · HGGaming6C100%show481
Let's Do This
直近10戦4–6-12直近20戦9–11-5
勝率
52%
12勝 · 11敗 · 保存済み23件
ランクマッチの対戦
23
選択中のモード
勝利
12
ランクマッチ
敗北
11
ランクマッチ
最高MR
1,556
Akuma
ランクMR · Akuma
ローカル 23 · インポート 0 · グラフ 23 · 保存済み対戦 23
リプレイ未リクエスト
AKLUAK差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | show481 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 22.3% | 28.6% | -6.3% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 26.9% | 32.7% | -5.8% | |
| ドライブアーツ | 24.5% | 19.2% | +5.3% | |
| SA2 | 26.6% | 22.8% | +3.8% | |
| 画面端での攻め | 9.50 | 11.47 | -1.97 | |
| ドライブガード | 11.3% | 13.1% | -1.8% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 5.6% | 7.4% | -1.8% | |
| SA3 | 40.4% | 38.7% | +1.8% | |
| ドライブインパクト消費 | 3.2% | 1.5% | +1.7% | |
| CA | 10.6% | 9.9% | +0.7% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.00 | 8.55 | -0.55 | |
| ドライブパリィ | 1.30 | 1.65 | -0.35 | |
| ジャストパリィ | 1.00 | 0.77 | +0.23 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.20 | +0.20 | |
| 投げ被弾 | 1.90 | 2.09 | -0.19 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.13 | +0.17 | |
| 投げ抜け | 0.60 | 0.45 | +0.15 | |
| 投げ | 2.60 | 2.74 | -0.14 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.03 | +0.07 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.27 | -0.07 | |
| 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 | 0.09 | +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 0.4 · 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 0.4 · 比較対象 0.21
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3.2% · 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 0.3 · 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 0.3 · 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
近距離の選択を振り返る
投げ抜け：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.38
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.38
- 投げ：プロフィール 2.6 · 比較対象 2.66
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 Akuma：22試合中12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 Akuma：22試合中12勝
- 対 Ken：78試合中65勝
- 対 Char 253：306試合中186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
Public statistics and datasets
Public CFN identity, current character ratings, official mode totals and results in the stored match sample for this Street Fighter 6 player.
Latest saved profile; local results cover at most the newest 10,000 stored matches across all modes.
Last saved update: 2026-09-09T12:24:48.924Z. Sample: 23 of 23 stored matches.
| Winsgames | Lossesgames | Drawsgames | Gamesgames | Win rate (draw = half win)percent |
|---|---|---|---|---|
| 12 | 11 | 0 | 23 | 52.17391304347826 |
| Character IDidentifier | Charactertext | Master RatingMR points | League PointsLP points |
|---|---|---|---|
| 1 | Ryu | 1500 | 97072 |
| 2 | Luke | 0 | -1 |
| 4 | Chun-Li | 0 | -1 |
| 7 | JP | 1530 | 67391 |
| 9 | Cammy | 0 | -1 |
| 10 | Ken | 1505 | 34692 |
| 11 | Dee Jay | 0 | -1 |
| 13 | A.K.I. | 1477 | 30488 |
| 16 | Juri | 0 | -1 |
| 17 | Marisa | 0 | -1 |
| 18 | Guile | 0 | -1 |
| 19 | Ed | 0 | -1 |
| 22 | Akuma | 1554 | 195446 |
| 25 | Sagat | 0 | -1 |
| 26 | M. Bison | 0 | -1 |
| 28 | Mai | 0 | -1 |
| 29 | Elena | 0 | -1 |
| 32 | Ingrid | 0 | -1 |
| 33 | Yasmine | 1515 | 26523 |