直近の対戦
勝利ランクマッチ
TE
ALTE更新：5 日前
Steam
Japanクラブ · SMRScafeSF6clubC100%
SteamJapanクラブ · SMRScafeSF6clubC100%Iris
Baller
MR 1,426#476,465直近10戦5–5+8直近20戦6–14-59
勝率
54%
35勝 · 30敗 · 保存済み65件
ランクマッチの対戦
65
選択中のモード
勝利
35
ランクマッチ
敗北
30
ランクマッチ
最高MR
1,490
Terry
ランクMR · Terry
ローカル 63 · インポート 0 · グラフ 63 · 保存済み対戦 65
リプレイ未リクエスト
TEALTE差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Iris | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| CA | 19.4% | 9.0% | +10.4% | |
| SA3 | 24.2% | 32.8% | -8.6% | |
| ドライブアーツ | 10.0% | 16.3% | -6.3% | |
| SA1 | 32.3% | 33.6% | -1.4% | |
| ドライブガード | 15.6% | 14.3% | +1.3% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.60 | 9.65 | -1.05 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.6% | 1.6% | +1.0% | |
| 画面端での攻め | 11.60 | 12.45 | -0.85 | |
| 投げ被弾 | 3.00 | 2.21 | +0.79 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.80 | -0.50 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 33.0% | 33.4% | -0.5% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 8.6% | 8.2% | +0.4% | |
| SA2 | 24.2% | 24.5% | -0.3% | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.43 | -0.33 | |
| ドライブパリィ | 2.20 | 1.89 | +0.31 | |
| 投げ | 2.20 | 2.49 | -0.29 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.21 | +0.09 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.12 | +0.08 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.26 | +0.04 | |
| ドライブリバーサル | 0.20 | 0.17 | +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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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 0.3 · 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
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 3.8% · 比較対象 1.6%
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 2.5 · 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 2.5 · 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 0.2 · 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 2026/09/06 · 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 3.8% · 比較対象 1.6%
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Akuma：111試合中60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 Akuma：111試合中60勝
- 対 Alex：77試合中41勝
- 対 Terry：38試合中19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：40試合中25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：40試合中25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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free