直近の対戦
勝利バトルハブ
TE
BLTE更新：4 日前
Steam
Japanクラブ · TeamHevolutionM100%
SteamJapanクラブ · TeamHevolutionM100%五月雨雀
Hellshake Yano
MR 1,685#34,943直近10戦7–2+41直近20戦7–2+41
勝率
78%
7勝 · 2敗 · 保存済み9件
ランクマッチの対戦
9
選択中のモード
勝利
7
ランクマッチ
敗北
2
ランクマッチ
最高MR
1,685
Terry
ランクMR · Terry
ローカル 9 · インポート 0 · グラフ 9 · 保存済み対戦 26
リプレイ未リクエスト
TEBLTE差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 五月雨雀 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 23.9% | 33.6% | -9.8% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 42.9% | 33.4% | +9.4% | |
| SA3 | 37.5% | 32.8% | +4.7% | |
| ドライブアーツ | 11.9% | 16.3% | -4.5% | |
| CA | 12.5% | 9.0% | +3.5% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.80 | 9.65 | -1.85 | |
| ドライブガード | 12.5% | 14.3% | -1.8% | |
| SA2 | 26.1% | 24.5% | +1.6% | |
| 画面端での攻め | 11.30 | 12.45 | -1.15 | |
| ドライブパリィ | 0.90 | 1.89 | -0.99 | |
| 投げ | 3.40 | 2.49 | +0.91 | |
| 投げ抜け | 1.00 | 0.43 | +0.57 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.80 | -0.50 | |
| 投げ被弾 | 2.60 | 2.21 | +0.39 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.50 | 0.26 | +0.24 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.8% | 1.6% | +0.2% | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.17 | -0.17 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| 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 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 8.2% | 8.2% | -0.0% | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.21 | -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
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 0.2 · 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 0.2 · 比較対象 0.09
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 3.4 · 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 3.4 · 比較対象 2.48
- 投げ抜け：プロフィール 1 · 比較対象 0.37
- 投げ被弾：プロフィール 2.6 · 比較対象 2.18
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 0.9 · 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 0.9 · 比較対象 1.84
- ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.73
- ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.23
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
再現性のある反撃機会を探す
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
統計は調査の手がかりです。その間合いで反撃できると確認済みの行動を探し、見た目だけで隙があると判断しないようにしましょう。
試してみよう対象の行動が出たら確認済みの反撃を試します。相手がその行動をやめたら、無理に狙わず通常の間合い管理に戻りましょう。
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 0.2 · 比較対象 0.09
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 3.4 · 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 3.4 · 比較対象 2.48
- 投げ抜け：プロフィール 1 · 比較対象 0.37
- 投げ被弾：プロフィール 2.6 · 比較対象 2.18
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 0.9 · 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 0.9 · 比較対象 1.84
- ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.73
- ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.23
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