直近の対戦
勝利ランクマッチ
TE
ZATE更新：18 時間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%Britva
The World Warrior
MR 1,562#126,551直近10戦6–4+18直近20戦12–8+37
勝率
52%
74勝 · 68敗 · 保存済み142件
ランクマッチの対戦
142
選択中のモード
勝利
74
ランクマッチ
敗北
68
ランクマッチ
最高MR
1,623
Terry
ランクMR · Terry
ローカル 142 · インポート 2500 · グラフ 2571 · 保存済み対戦 237
リプレイ未リクエスト
TEZATE差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Britva | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 23.8% | 32.8% | -9.1% | |
| CA | 16.3% | 9.0% | +7.3% | |
| SA2 | 28.8% | 24.5% | +4.2% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 30.0% | 33.4% | -3.5% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 11.6% | 8.2% | +3.3% | |
| SA1 | 31.3% | 33.6% | -2.4% | |
| ドライブアーツ | 14.3% | 16.3% | -2.1% | |
| ドライブガード | 15.7% | 14.3% | +1.4% | |
| 画面端での攻め | 11.60 | 12.45 | -0.85 | |
| ドライブパリィ | 1.10 | 1.89 | -0.79 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.20 | 9.65 | +0.55 | |
| 投げ | 3.00 | 2.49 | +0.51 | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.80 | -0.40 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.0% | 1.6% | +0.3% | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.43 | -0.23 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.17 | -0.17 | |
| 投げ被弾 | 2.30 | 2.21 | +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 | |
| 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 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.21 | -0.01 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.09 | +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。
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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
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.23
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.23
- ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.73
- ドライブパリィ：プロフィール 1.4 · 比較対象 1.84
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 14.7 · 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 14.7 · 比較対象 12.01
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 6.9 · 比較対象 9.55
ゲージ消費の目的を決める
SA3：プロフィール 19.3% · 比較対象 29.9%
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
- SA3：プロフィール 19.3% · 比較対象 29.9%
- SA2：プロフィール 36.8% · 比較対象 27.2%
- ドライブアーツ：プロフィール 15.4% · 比較対象 15.5%
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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview: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 Luke：13試合中9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 Luke：13試合中9勝
- 対 Akuma：13試合中7勝
- 対 Alex：11試合中6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：69試合中40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：69試合中40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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free