直近の対戦
勝利カスタムルーム
TE
INTE更新：1 日前
CrossPlatform
JapanC100%
CrossPlatformJapanC100%オガワ・ボガード
A Wolf Out For Vengeance
LP 21,983直近10戦5–5直近20戦11–9
勝率
54%
33勝 · 28敗 · 保存済み61件
ランクマッチの対戦
61
選択中のモード
勝利
33
ランクマッチ
敗北
28
ランクマッチ
最高LP
22,042
Terry
ランクLP · Terry
このキャラクターのLP推移
リプレイ未リクエスト
TEINTE差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | オガワ・ボガード | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 53.5% | 33.6% | +19.8% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 17.2% | 33.4% | -16.3% | |
| SA3 | 16.8% | 32.8% | -16.0% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 4.30 | 9.65 | -5.35 | |
| ドライブアーツ | 21.6% | 16.3% | +5.2% | |
| CA | 5.0% | 9.0% | -4.0% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 10.6% | 8.2% | +2.3% | |
| ドライブインパクト消費 | 3.9% | 1.6% | +2.2% | |
| ドライブパリィ | 0.80 | 1.89 | -1.09 | |
| ジャストパリィ | 0.00 | 0.80 | -0.80 | |
| 投げ | 3.10 | 2.49 | +0.61 | |
| ドライブガード | 13.9% | 14.3% | -0.4% | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.40 | 0.09 | +0.31 | |
| SA2 | 24.8% | 24.5% | +0.2% | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.17 | -0.17 | |
| 画面端での攻め | 12.60 | 12.45 | +0.15 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.21 | +0.09 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.12 | +0.08 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| 投げ抜け | 0.50 | 0.43 | +0.07 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.26 | -0.06 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| 投げ被弾 | 2.20 | 2.21 | -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 0.5 · 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 0.5 · 比較対象 0.09
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.13
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 4.4 · 比較対象 12.01
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 4.4 · 比較対象 12.01
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 7.8 · 比較対象 9.55
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 16.5% · 比較対象 32.4%
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 16.5% · 比較対象 32.4%
- ドライブラッシュ（パリィ）：プロフィール 6.8% · 比較対象 9.2%
- ドライブガード：プロフィール 9.7% · 比較対象 15.2%
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-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 0.3 · 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 0.3 · 比較対象 0.22
- ドライブインパクト消費：プロフィール 4.9% · 比較対象 1.6%
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 0.6 · 比較対象 1.84
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 0.6 · 比較対象 1.84
- ジャストパリィ：プロフィール 0 · 比較対象 0.73
- ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.23
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 1.6 · 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 1.6 · 比較対象 2.48
- 投げ抜け：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.37
- 投げ被弾：プロフィール 3.5 · 比較対象 2.18
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-mini:free