直近の対戦
勝利ランクマッチ
TE
E.TE更新：5 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%ぴってん
Let's Do This
MR 1,526#171,919直近10戦6–4+19直近20戦6–4+19
勝率
60%
6勝 · 4敗 · 保存済み10件
ランクマッチの対戦
10
選択中のモード
勝利
6
ランクマッチ
敗北
4
ランクマッチ
最高MR
1,530
Terry
ランクMR · Terry
ローカル 10 · インポート 0 · グラフ 10 · 保存済み対戦 10
リプレイ未リクエスト
TEE.TE差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | ぴってん | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 48.0% | 33.4% | +14.5% | |
| CA | 21.5% | 9.0% | +12.5% | |
| ドライブアーツ | 10.0% | 16.3% | -6.3% | |
| SA2 | 19.0% | 24.5% | -5.6% | |
| SA1 | 29.1% | 33.6% | -4.5% | |
| ドライブガード | 10.6% | 14.3% | -3.8% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 12.80 | 9.65 | +3.15 | |
| SA3 | 30.4% | 32.8% | -2.4% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.8% | 8.2% | -1.4% | |
| 投げ | 3.20 | 2.49 | +0.71 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.80 | -0.70 | |
| ドライブパリィ | 1.20 | 1.89 | -0.69 | |
| 投げ被弾 | 2.80 | 2.21 | +0.59 | |
| 画面端での攻め | 11.90 | 12.45 | -0.55 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.1% | 1.6% | +0.4% | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.17 | -0.17 | |
| スタン被弾 | 0.20 | 0.05 | +0.15 | |
| 投げ抜け | 0.50 | 0.43 | +0.07 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.26 | -0.06 | |
| 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 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.21 | -0.01 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.09 | +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
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.23
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.23
- ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.73
- ドライブパリィ：プロフィール 1.2 · 比較対象 1.84
画面端に至る経緯を追う
画面端に追い込まれた時間：プロフィール 12.8 · 比較対象 9.55
画面端に追い込まれた場面を5回確認します。最後の脱出だけでなく、その前に位置を失った判断を探し、端攻めに成功した場面も比べましょう。
試してみよう繰り返す位置関係を練習で再現し、普段の対応と隙を抑えた選択を比較します。次の対戦で端に追い込まれる頻度が変わるか確認しましょう。
根拠となる統計
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 12.8 · 比較対象 9.55
ゲージ消費の目的を決める
ドライブラッシュ（キャンセル）：プロフィール 48% · 比較対象 32.4%
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
- ドライブラッシュ（キャンセル）：プロフィール 48% · 比較対象 32.4%
- ドライブガード：プロフィール 10.6% · 比較対象 15.2%
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
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 0.2 · 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 0.2 · 比較対象 0.22
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.1% · 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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free