直近の対戦
勝利ランクマッチ
TE
RYTE更新：5 日前
CrossPlatform
Japanクラブ · KINTYOVILLAGE2C100%
CrossPlatformJapanクラブ · KINTYOVILLAGE2C100%たけ氏＠
We All Love The Hungry Wolf!
MR 1,574#109,598直近10戦6–4+15直近20戦10–100
勝率
43%
41勝 · 54敗 · 保存済み95件
ランクマッチの対戦
95
選択中のモード
勝利
41
ランクマッチ
敗北
54
ランクマッチ
最高MR
1,701
Terry
ランクMR · Terry
ローカル 95 · インポート 0 · グラフ 95 · 保存済み対戦 95
リプレイ未リクエスト
TERYTE差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | たけ氏＠ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 10.3% | 24.5% | -14.3% | |
| SA3 | 42.3% | 32.8% | +9.5% | |
| SA1 | 39.7% | 33.6% | +6.1% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 12.5% | 8.2% | +4.3% | |
| 画面端での攻め | 9.00 | 12.45 | -3.45 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 30.2% | 33.4% | -3.2% | |
| ドライブガード | 17.5% | 14.3% | +3.2% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 12.70 | 9.65 | +3.05 | |
| ドライブアーツ | 14.0% | 16.3% | -2.3% | |
| CA | 7.7% | 9.0% | -1.3% | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.80 | -0.60 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.2% | 1.6% | +0.5% | |
| ドライブパリィ | 1.50 | 1.89 | -0.39 | |
| 投げ被弾 | 2.40 | 2.21 | +0.19 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.17 | -0.17 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.43 | -0.13 | |
| 投げ | 2.60 | 2.49 | +0.11 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.26 | +0.04 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.12 | -0.02 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.21 | -0.01 |
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。
Terry · 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 0.2 · 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 0.2 · 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
画面端に至る経緯を追う
画面端に追い込まれた時間：プロフィール 12.7 · 比較対象 9.55
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
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 12.7 · 比較対象 9.55
- 画面端での攻め：プロフィール 9 · 比較対象 12.01
勝敗をまたいで判断を比べる
保存済みの直近ランクマッチ：92試合中39勝
保存された直近の試合から2勝と2敗を選び、判断が変わる場面を探します。戦績だけでは結果が変化した理由はわかりません。
試してみよう次の5試合で試す判断を一つ書き出します。勝敗だけで練習を評価せず、実行できたかと何が起きたかを振り返りましょう。
根拠となる統計
- 保存済みの直近ランクマッチ：92試合中39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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free
このプレイヤーへの対策
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 0.09
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 0.09
- 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
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 2.6 · 比較対象 2.48
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 2.6 · 比較対象 2.48
- 投げ被弾：プロフィール 2.4 · 比較対象 2.18
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 0.22
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 0.22
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.2% · 比較対象 1.6%
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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free