直近の対戦
勝利ランクマッチ
TE
DETE更新：7 日前
Steam
Japanクラブ · KCEstudioC100%
SteamJapanクラブ · KCEstudioC100%oU1o
N-Groove
MR 1,785#12,036直近10戦6–4+13直近20戦11–9+22
勝率
52%
11勝 · 10敗 · 保存済み21件
ランクマッチの対戦
21
選択中のモード
勝利
11
ランクマッチ
敗北
10
ランクマッチ
最高MR
1,795
Terry
ランクMR · Terry
ローカル 21 · インポート 0 · グラフ 21 · 保存済み対戦 21
リプレイ未リクエスト
TEDETE差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | oU1o | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 56.7% | 33.6% | +23.1% | |
| SA2 | 3.7% | 24.5% | -20.8% | |
| ドライブアーツ | 13.0% | 16.3% | -3.4% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 36.8% | 33.4% | +3.4% | |
| ドライブガード | 11.0% | 14.3% | -3.4% | |
| ドライブインパクト消費 | 4.8% | 1.6% | +3.1% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.3% | 8.2% | -1.9% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 11.50 | 9.65 | +1.85 | |
| CA | 7.5% | 9.0% | -1.5% | |
| SA3 | 32.1% | 32.8% | -0.7% | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.80 | -0.70 | |
| 画面端での攻め | 13.00 | 12.45 | +0.55 | |
| ドライブリバーサル | 0.70 | 0.17 | +0.53 | |
| ドライブインパクト | 0.50 | 0.21 | +0.29 | |
| 投げ | 2.70 | 2.49 | +0.21 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.12 | +0.18 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.43 | -0.13 | |
| ドライブパリィ | 2.00 | 1.89 | +0.11 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.26 | -0.06 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| 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。
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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
ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.73
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
- ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.73
- ドライブパリィ：プロフィール 2 · 比較対象 1.84
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成功：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.13
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成功：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.13
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.09
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 13 · 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 13 · 比較対象 12.01
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 11.5 · 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 2026/09/07 · 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 0.5 · 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 0.5 · 比較対象 0.22
- ドライブインパクト消費：プロフィール 4.8% · 比較対象 1.6%
攻める前に守り方を探る
ドライブリバーサル：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.23
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.23
- ドライブパリィ：プロフィール 2 · 比較対象 1.84
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Luke：102試合中40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：102試合中40勝
- 対 Marisa：91試合中47勝
- 対 Ryu：74試合中27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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free