直近の対戦
勝利ランクマッチ
TETE
LU更新：5 時間前
Steam
Japanクラブ · TakanoTsumeDanC100%
SteamJapanクラブ · TakanoTsumeDanC100%みかんマン
Fighting Cop
LP 21,702直近10戦5–5直近20戦9–11
勝率
45%
22勝 · 27敗 · 保存済み49件
ランクマッチの対戦
49
選択中のモード
勝利
22
ランクマッチ
敗北
27
ランクマッチ
最高LP
21,972
Luke
ランクLP · Luke
このキャラクターのLP推移
録画中
TETELU差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | みかんマン | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 56.9% | 30.6% | +26.3% | |
| SA2 | 11.1% | 26.0% | -14.9% | |
| SA3 | 22.2% | 34.2% | -11.9% | |
| 画面端での攻め | 6.60 | 13.55 | -6.95 | |
| ドライブアーツ | 11.4% | 16.7% | -5.2% | |
| ドライブインパクト消費 | 6.3% | 1.4% | +4.9% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 5.50 | 8.74 | -3.24 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 35.9% | 37.3% | -1.4% | |
| 投げ | 3.80 | 2.43 | +1.37 | |
| 投げ被弾 | 2.90 | 2.01 | +0.89 | |
| ドライブガード | 14.0% | 13.2% | +0.8% | |
| ドライブパリィ | 2.40 | 1.80 | +0.60 | |
| CA | 9.7% | 9.2% | +0.6% | |
| 投げ抜け | 0.80 | 0.37 | +0.43 | |
| ドライブインパクト | 0.60 | 0.19 | +0.41 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.69 | -0.39 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.40 | 0.06 | +0.34 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.40 | 0.08 | +0.32 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 7.3% | 7.6% | -0.3% | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.22 | -0.12 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.20 | -0.10 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.06 | -0.06 |
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。
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 0.4 · 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 0.4 · 比較対象 0.09
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.12
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 0.6 · 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 0.6 · 比較対象 0.21
- ドライブインパクト消費：プロフィール 6.3% · 比較対象 1.6%
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 2.4 · 比較対象 1.89
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
- ドライブパリィ：プロフィール 2.4 · 比較対象 1.89
- ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.8
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.17
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：nex-agi/nex-n2.5-mini: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 0.6 · 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 0.6 · 比較対象 0.21
- ドライブインパクト消費：プロフィール 6.3% · 比較対象 1.6%
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 0.4 · 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 0.4 · 比較対象 0.09
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.12
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：nex-agi/nex-n2.5-mini:free