直近の対戦
勝利ランクマッチ
TE
M.TE更新：10 時間前
CrossPlatform
JapanC100%
CrossPlatformJapanC100%抹茶ご飯
Let's Do This
LP 24,370直近10戦7–3直近20戦14–6
勝率
48%
106勝 · 114敗 · 保存済み220件
ランクマッチの対戦
220
選択中のモード
勝利
106
ランクマッチ
敗北
114
ランクマッチ
最高LP
24,370
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
TEM.TE差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 抹茶ご飯 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 22.5% | 33.6% | -11.1% | |
| ドライブガード | 4.5% | 14.3% | -9.8% | |
| ドライブアーツ | 10.0% | 16.3% | -6.3% | |
| ドライブインパクト消費 | 7.5% | 1.6% | +5.8% | |
| SA2 | 30.0% | 24.5% | +5.5% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 2.8% | 8.2% | -5.4% | |
| CA | 12.5% | 9.0% | +3.5% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 36.9% | 33.4% | +3.4% | |
| SA3 | 35.0% | 32.8% | +2.2% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.50 | 9.65 | -2.15 | |
| ドライブパリィ | 0.50 | 1.89 | -1.39 | |
| ドライブリバーサル | 1.10 | 0.17 | +0.93 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.80 | -0.70 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.60 | 0.09 | +0.51 | |
| 画面端での攻め | 12.90 | 12.45 | +0.45 | |
| 投げ | 2.90 | 2.49 | +0.41 | |
| ドライブインパクト | 0.60 | 0.21 | +0.39 | |
| 投げ被弾 | 2.50 | 2.21 | +0.29 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.40 | 0.12 | +0.28 | |
| 投げ抜け | 0.70 | 0.43 | +0.27 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.26 | -0.16 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.07 | +0.03 |
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 0.4 · 比較対象 0.13
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 0.7 · 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 0.7 · 比較対象 0.22
- ドライブインパクト消費：プロフィール 7% · 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 0.6 · 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 0.6 · 比較対象 1.84
- ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 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 2026/09/04 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview: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 0.7 · 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 0.7 · 比較対象 0.22
- ドライブインパクト消費：プロフィール 7% · 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 0.1 · 比較対象 0.73
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.8 · 比較対象 0.23
近距離のパターンを探る
投げ抜け：プロフィール 0.8 · 比較対象 0.37
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.8 · 比較対象 0.37
- 投げ：プロフィール 2.9 · 比較対象 2.48
- 投げ被弾：プロフィール 3 · 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 2026/09/04 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free