直近の対戦
敗北ランクマッチ
TE
RYTE更新：12 分前
CrossPlatform
Japanクラブ · AlicedeathM100%
CrossPlatformJapanクラブ · AlicedeathM100%ポム@よっし
Take It Easy!
LP 19,917直近10戦7–3直近20戦12–8
勝率
47%
68勝 · 78敗 · 保存済み146件
ランクマッチの対戦
146
選択中のモード
勝利
68
ランクマッチ
敗北
78
ランクマッチ
最高LP
19,997
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
TERYTE差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | ポム@よっし | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 0.0% | 33.4% | -33.4% | |
| SA2 | 51.1% | 24.5% | +26.5% | |
| SA3 | 10.6% | 32.8% | -22.2% | |
| ドライブインパクト消費 | 23.4% | 1.6% | +21.7% | |
| ドライブアーツ | 30.5% | 16.3% | +14.2% | |
| ドライブガード | 3.2% | 14.3% | -11.1% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 1.9% | 8.2% | -6.4% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 5.50 | 9.65 | -4.15 | |
| SA1 | 29.8% | 33.6% | -3.9% | |
| ドライブパリィ | 0.30 | 1.89 | -1.59 | |
| ドライブインパクト | 1.30 | 0.21 | +1.09 | |
| 画面端での攻め | 11.50 | 12.45 | -0.95 | |
| ジャストパリィ | 0.00 | 0.80 | -0.80 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.80 | 0.09 | +0.71 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.70 | 0.12 | +0.58 | |
| CA | 8.5% | 9.0% | -0.5% | |
| 投げ | 2.30 | 2.49 | -0.19 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.17 | -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 | |
| 投げ抜け | 0.40 | 0.43 | -0.03 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| 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
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 1.4 · 比較対象 0.22
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 1.4 · 比較対象 0.22
- ドライブインパクト消費：プロフィール 23.4% · 比較対象 1.6%
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 0.7 · 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 0.7 · 比較対象 0.09
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 1.84
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 0.3 · 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
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
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Char 253：504試合中249勝
低い勝率は見るべき映像の手がかりであり、有利なキャラ選択を保証しません。同じ苦しい場面が複数の試合に出るか確認しましょう。
試してみよう該当キャラクターを使うなら、映像にあった使い慣れた状況を一度試します。相手が対応できたら仮説を捨て、実際の動きに合わせましょう。
根拠となる統計
- 対 Char 253：504試合中249勝
- 対 Yasmine：94試合中33勝
- 対 Ryu：62試合中43勝
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：87試合中37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：87試合中37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-mini:free