直近の対戦
TE折江リオ@twitch
ランクMR · Terry
ローカル 8 · インポート 0 · グラフ 8 · 保存済み対戦 25
| 傾向 | 折江リオ@twitch | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 57.4% | 32.8% | +24.6% | |
| SA2 | 3.7% | 24.5% | -20.8% | |
| SA1 | 20.4% | 33.6% | -13.3% | |
| ドライブラッシュ(キャンセル) | 45.4% | 33.4% | +11.9% | |
| CA | 18.5% | 9.0% | +9.5% | |
| ドライブアーツ | 7.3% | 16.3% | -9.0% | |
| 画面端での攻め | 8.60 | 12.45 | -3.85 | |
| ドライブガード | 12.0% | 14.3% | -2.4% | |
| ドライブパリィ | 0.90 | 1.89 | -0.99 | |
| 投げ | 3.30 | 2.49 | +0.81 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.80 | -0.70 | |
| ドライブラッシュ(パリィ) | 8.7% | 8.2% | +0.5% | |
| ドライブインパクト消費 | 1.2% | 1.6% | -0.4% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.00 | 9.65 | +0.35 | |
| 投げ被弾 | 2.40 | 2.21 | +0.19 | |
| 投げ抜け | 0.60 | 0.43 | +0.17 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.21 | -0.11 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.17 | -0.07 | |
| 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 | |
| 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 |
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成功:プロフィール 0.1 · 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 0.1 · 比較対象 0.13
- パニッシュカウンター被弾:プロフィール 0.1 · 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 3.3 · 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 3.3 · 比較対象 2.48
- 投げ被弾:プロフィール 2.4 · 比較対象 2.18
- 投げ抜け:プロフィール 0.6 · 比較対象 0.37
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 1.2% · 比較対象 1.6%
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
近距離のパターンを探る
投げ:プロフィール 3.3 · 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 3.3 · 比較対象 2.48
- 投げ被弾:プロフィール 2.4 · 比較対象 2.18
- 投げ抜け:プロフィール 0.6 · 比較対象 0.37
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 0.1 · 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 0.1 · 比較対象 0.22
- ドライブインパクト消費:プロフィール 1.2% · 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 0.9 · 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 0.1 · 比較対象 0.73
- ドライブリバーサル:プロフィール 0.1 · 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 2026/09/07 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

