直近の対戦
勝利ランクマッチ
AK
YAAK
Steam
OtherC100%yuu.ktk
Observer
MR 1,608#74,421直近10戦4–6-10直近20戦8–12-22
勝率
28%
11勝 · 28敗 · 保存済み39件
ランクマッチの対戦
39
選択中のモード
勝利
11
ランクマッチ
敗北
28
ランクマッチ
最高MR
1,643
Akuma
ランクMR · Akuma
ローカル 39 · インポート 0 · グラフ 39 · 保存済み対戦 39
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 | yuu.ktk | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| CA | 26.5% | 9.9% | +16.6% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 47.5% | 32.7% | +14.8% | |
| ドライブアーツ | 8.8% | 19.2% | -10.4% | |
| SA1 | 18.4% | 28.6% | -10.3% | |
| SA2 | 16.3% | 22.8% | -6.4% | |
| ドライブガード | 8.7% | 13.1% | -4.4% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 3.0% | 7.4% | -4.4% | |
| 画面端での攻め | 9.00 | 11.47 | -2.47 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.20 | 8.55 | +1.65 | |
| 投げ被弾 | 2.70 | 2.09 | +0.61 | |
| 投げ | 3.30 | 2.74 | +0.56 | |
| ジャストパリィ | 0.50 | 0.77 | -0.27 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.3% | 1.5% | -0.2% | |
| ドライブパリィ | 1.80 | 1.65 | +0.15 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.40 | 0.27 | +0.13 | |
| SA3 | 38.8% | 38.7% | +0.1% | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 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 | |
| 投げ抜け | 0.40 | 0.45 | -0.05 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.03 | -0.03 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.09 | +0.01 | |
| 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。
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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 0.09
ゲージ消費の目的を決める
ドライブラッシュ（キャンセル）：プロフィール 47.5% · 比較対象 32.7%
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
- ドライブラッシュ（キャンセル）：プロフィール 47.5% · 比較対象 32.7%
- ドライブアーツ：プロフィール 8.8% · 比較対象 19.2%
- SA1：プロフィール 18.4% · 比較対象 28.6%
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 9 · 比較対象 11.47
画面端に追い込まれた場面を5回確認します。最後の脱出だけでなく、その前に位置を失った判断を探し、端攻めに成功した場面も比べましょう。
試してみよう繰り返す位置関係を練習で再現し、普段の対応と隙を抑えた選択を比較します。次の対戦で端に追い込まれる頻度が変わるか確認しましょう。
根拠となる統計
- 画面端での攻め：プロフィール 9 · 比較対象 11.47
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 10.2 · 比較対象 8.55
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：dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
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 1.3% · 比較対象 1.5%
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 1.8 · 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 1.8 · 比較対象 1.65
- ジャストパリィ：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.77
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.2
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 3.3 · 比較対象 2.74
近距離での打撃、投げ、防御の実際の選択を観察します。傾向が見えてから、使い慣れた攻めの一部分だけを変えてみましょう。
試してみよう同じ反応が2回続いたら、その場面で別の選択を試します。相手が反応を変えたら、固定した癖だと思い込まず選択肢を散らしましょう。
根拠となる統計
- 投げ：プロフィール 3.3 · 比較対象 2.74
- 投げ抜け：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.45
- 投げ被弾：プロフィール 2.7 · 比較対象 2.09
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：dots-studio/dots-3-note-preview:free