直近の対戦
勝利ランクマッチ
AK
RYAK更新：1 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%wingkazu
Let's Do This
MR 1,425#496,100直近10戦4–6-14直近20戦9–11-14
勝率
46%
26勝 · 31敗 · 保存済み57件
ランクマッチの対戦
57
選択中のモード
勝利
26
ランクマッチ
敗北
31
ランクマッチ
最高MR
1,504
Akuma
ランクMR · Akuma
ローカル 57 · インポート 127 · グラフ 130 · 保存済み対戦 57
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 | wingkazu | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 64.9% | 38.7% | +26.2% | |
| SA2 | 8.1% | 22.8% | -14.7% | |
| SA1 | 16.2% | 28.6% | -12.4% | |
| ドライブアーツ | 31.3% | 19.2% | +12.0% | |
| ドライブガード | 5.7% | 13.1% | -7.4% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 28.7% | 32.7% | -4.1% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 3.6% | 7.4% | -3.9% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 6.00 | 8.55 | -2.55 | |
| ドライブインパクト消費 | 4.0% | 1.5% | +2.5% | |
| ドライブパリィ | 0.70 | 1.65 | -0.95 | |
| CA | 10.8% | 9.9% | +0.9% | |
| 画面端での攻め | 10.60 | 11.47 | -0.87 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.77 | -0.67 | |
| 投げ | 3.20 | 2.74 | +0.46 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.20 | -0.20 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.45 | -0.15 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.20 | +0.10 | |
| 投げ被弾 | 2.00 | 2.09 | -0.09 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.13 | +0.07 | |
| 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 |
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 0.3 · 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 0.3 · 比較対象 0.21
- ドライブインパクト消費：プロフィール 4% · 比較対象 1.4%
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 0.2 · 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 0.2 · 比較対象 0.07
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.11
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.22
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.22
- ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.8
- ドライブパリィ：プロフィール 0.7 · 比較対象 1.79
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 2026/09/12 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free
このプレイヤーへの対策
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：57試合中26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：57試合中26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 0.3 · 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 0.3 · 比較対象 0.21
- ドライブインパクト消費：プロフィール 4% · 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 0.2 · 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 0.2 · 比較対象 0.07
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.11
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 2026/09/12 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free