直近の対戦
勝利ランクマッチ
TE
ELTE更新：1 週間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%dorji
GG
MR 1,606#70,268直近10戦7–3+31直近20戦9–11-11
勝率
50%
31勝 · 31敗 · 保存済み62件
ランクマッチの対戦
62
選択中のモード
勝利
31
ランクマッチ
敗北
31
ランクマッチ
最高MR
1,688
Terry
ランクMR · Terry
ローカル 62 · インポート 0 · グラフ 62 · 保存済み対戦 62
リプレイ未リクエスト
TEELTE差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | dorji | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 5.3% | 24.5% | -19.3% | |
| SA3 | 47.4% | 32.8% | +14.5% | |
| CA | 22.8% | 9.0% | +13.8% | |
| ドライブアーツ | 5.1% | 16.3% | -11.3% | |
| SA1 | 24.6% | 33.6% | -9.1% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 29.6% | 33.4% | -3.8% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 11.4% | 8.2% | +3.1% | |
| ドライブガード | 17.4% | 14.3% | +3.1% | |
| 画面端での攻め | 9.70 | 12.45 | -2.75 | |
| 投げ | 4.40 | 2.49 | +1.91 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 11.30 | 9.65 | +1.65 | |
| ジャストパリィ | 0.60 | 0.80 | -0.20 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.5% | 1.6% | -0.2% | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.40 | 0.26 | +0.14 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.21 | -0.11 | |
| 投げ被弾 | 2.30 | 2.21 | +0.09 | |
| ドライブパリィ | 1.80 | 1.89 | -0.09 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.17 | -0.07 | |
| 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 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.12 | -0.02 | |
| 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。
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 0.1 · 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 0.1 · 比較対象 0.22
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1.5% · 比較対象 1.6%
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 4.4 · 比較対象 2.48
近距離のやり取りを5回確認します。投げの機会、投げの試行、防御の選択を分けて見ましょう。集計回数だけでは正解を判断できません。
試してみよう繰り返す状況で打撃と投げをダミーに記録し、選んだ対応を練習します。実戦でも意識して判断できているか確認しましょう。
根拠となる統計
- 投げ：プロフィール 4.4 · 比較対象 2.48
- 投げ抜け：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.37
- 投げ被弾：プロフィール 2.3 · 比較対象 2.18
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 9.7 · 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 9.7 · 比較対象 12.01
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 11.3 · 比較対象 9.55
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 Yasmine：128試合中64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 Yasmine：128試合中64勝
- 対 Luke：102試合中54勝
- 対 Ryu：96試合中45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：33試合中18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：33試合中18勝
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 4.4 · 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 4.4 · 比較対象 2.48
- 投げ被弾：プロフィール 2.3 · 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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free