直近の対戦
勝利カジュアル
TE
KITE更新：1 週間前
Steam
IrelandC100%
SteamIrelandC100%Kuja
Muscles Never Betray You
直近10戦5–5直近20戦11–9
勝率
58%
59勝 · 43敗 · 保存済み102件
ランクマッチの対戦
102
選択中のモード
勝利
59
ランクマッチ
敗北
43
ランクマッチ
最高LP
14,907
Terry
ランクLP · Terry
このキャラクターのLP推移
リプレイ未リクエスト
TEKITE差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Kuja | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 19.3% | 33.6% | -14.3% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 20.0% | 33.4% | -13.5% | |
| SA3 | 42.1% | 32.8% | +9.3% | |
| ドライブインパクト消費 | 8.4% | 1.6% | +6.8% | |
| CA | 15.8% | 9.0% | +6.8% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 3.60 | 9.65 | -6.05 | |
| 画面端での攻め | 8.10 | 12.45 | -4.35 | |
| ドライブガード | 11.7% | 14.3% | -2.6% | |
| SA2 | 22.8% | 24.5% | -1.7% | |
| ドライブパリィ | 0.70 | 1.89 | -1.19 | |
| 投げ | 1.50 | 2.49 | -0.99 | |
| ジャストパリィ | 0.00 | 0.80 | -0.80 | |
| ドライブインパクト | 0.90 | 0.21 | +0.69 | |
| ドライブアーツ | 15.7% | 16.3% | -0.7% | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.60 | 0.12 | +0.48 | |
| 投げ抜け | 0.00 | 0.43 | -0.43 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.50 | 0.09 | +0.41 | |
| 投げ被弾 | 2.60 | 2.21 | +0.39 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 8.5% | 8.2% | +0.2% | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.17 | -0.17 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.26 | -0.16 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| 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
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 0.5 · 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 0.5 · 比較対象 0.09
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.13
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 0.9 · 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 0.9 · 比較対象 0.22
- ドライブインパクト消費：プロフィール 8.4% · 比較対象 1.6%
近距離の選択を振り返る
投げ被弾：プロフィール 2.6 · 比較対象 2.18
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
- 投げ被弾：プロフィール 2.6 · 比較対象 2.18
- 投げ抜け：プロフィール 0 · 比較対象 0.37
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
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Char 253：590試合中175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 Char 253：590試合中175勝
- 対 Ingrid：121試合中40勝
- 対 Ryu：110試合中23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：100試合中57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：100試合中57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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free