直近の対戦
勝利ランクマッチ
TE
RYTE更新：20 時間前
CrossPlatform
OtherC100%
CrossPlatformOtherC100%ゴメスタニダ
I'm a Fighter
MR 1,502#246,896直近10戦7–3+34直近20戦14–6+62
勝率
52%
98勝 · 91敗 · 保存済み189件
ランクマッチの対戦
189
選択中のモード
勝利
98
ランクマッチ
敗北
91
ランクマッチ
最高MR
1,530
Terry
ランクMR · Terry
ローカル 189 · インポート 123 · グラフ 210 · 保存済み対戦 189
リプレイ未リクエスト
TERYTE差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | ゴメスタニダ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 15.4% | 33.4% | -18.1% | |
| CA | 26.4% | 9.0% | +17.4% | |
| SA1 | 17.0% | 33.6% | -16.7% | |
| ドライブガード | 27.5% | 14.3% | +13.2% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 19.9% | 8.2% | +11.7% | |
| ドライブアーツ | 5.0% | 16.3% | -11.4% | |
| SA2 | 22.6% | 24.5% | -1.9% | |
| ドライブインパクト消費 | 3.4% | 1.6% | +1.7% | |
| SA3 | 34.0% | 32.8% | +1.1% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.60 | 9.65 | -1.05 | |
| ドライブパリィ | 2.90 | 1.89 | +1.01 | |
| 投げ | 3.10 | 2.49 | +0.61 | |
| ドライブリバーサル | 0.70 | 0.17 | +0.53 | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.80 | -0.40 | |
| 投げ被弾 | 2.60 | 2.21 | +0.39 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.21 | +0.19 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.12 | +0.18 | |
| 画面端での攻め | 12.30 | 12.45 | -0.15 | |
| 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 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.26 | +0.04 | |
| 投げ抜け | 0.40 | 0.43 | -0.03 | |
| 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。
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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
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 0.4 · 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 0.4 · 比較対象 0.22
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3.3% · 比較対象 1.6%
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
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.13
ゲージ消費の目的を決める
ドライブアーツ：プロフィール 5% · 比較対象 15.5%
実際のゲージを見ながら消費判断を5回振り返ります。何を得て、どの選択肢が残ったかを記録しましょう。使用割合だけでは効率を測れません。
試してみよう使い慣れた連係で、ゲージを使う形と温存する形を練習します。結果と残量を比べ、それぞれに適した状況を決めましょう。
根拠となる統計
- ドライブアーツ：プロフィール 5% · 比較対象 15.5%
- SA3：プロフィール 37.3% · 比較対象 29.9%
- CA：プロフィール 19.6% · 比較対象 8.7%
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 0.4 · 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 0.4 · 比較対象 0.22
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3.3% · 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 2.6 · 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 2.6 · 比較対象 1.84
- ジャストパリィ：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.73
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.23
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 3.2 · 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 3.2 · 比較対象 2.48
- 投げ抜け：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.37
- 投げ被弾：プロフィール 2.8 · 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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free