直近の対戦
勝利ランクマッチ
TE
ALTE更新：1 週間前
Steam
Japanクラブ · UoAFGCC100%
SteamJapanクラブ · UoAFGCC100%gotobasu
Up-and-Coming Lawyer
MR 1,745#14,472直近10戦7–3+39直近20戦14–6+73
勝率
58%
60勝 · 43敗 · 保存済み103件
ランクマッチの対戦
103
選択中のモード
勝利
60
ランクマッチ
敗北
43
ランクマッチ
最高MR
1,776
Terry
ランクMR · Terry
ローカル 103 · インポート 0 · グラフ 103 · 保存済み対戦 116
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 | gotobasu | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 48.6% | 33.4% | +15.2% | |
| ドライブアーツ | 6.4% | 16.3% | -9.9% | |
| CA | 13.5% | 9.0% | +4.5% | |
| SA1 | 30.3% | 33.6% | -3.3% | |
| SA2 | 21.3% | 24.5% | -3.2% | |
| ドライブガード | 11.4% | 14.3% | -2.9% | |
| SA3 | 34.8% | 32.8% | +2.0% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 7.3% | 8.2% | -1.0% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.70 | 9.65 | -0.95 | |
| 画面端での攻め | 11.50 | 12.45 | -0.95 | |
| ドライブインパクト消費 | 0.7% | 1.6% | -0.9% | |
| ドライブパリィ | 1.30 | 1.89 | -0.59 | |
| 投げ | 2.00 | 2.49 | -0.49 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.43 | -0.33 | |
| ジャストパリィ | 0.60 | 0.80 | -0.20 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.21 | -0.11 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.26 | -0.06 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| ドライブリバーサル | 0.20 | 0.17 | +0.03 | |
| 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 | |
| 投げ被弾 | 2.20 | 2.21 | -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
近距離の選択を振り返る
投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.37
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.37
- 投げ：プロフィール 2 · 比較対象 2.48
- 投げ被弾：プロフィール 2.2 · 比較対象 2.18
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 1.3 · 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 1.3 · 比較対象 1.84
- ジャストパリィ：プロフィール 0.6 · 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
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 48.6% · 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 48.6% · 比較対象 32.4%
- ドライブアーツ：プロフィール 6.4% · 比較対象 15.5%
- SA3：プロフィール 34.8% · 比較対象 29.9%
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 2026/09/04 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview: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 253：248試合中137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 253：248試合中137勝
- 対 Luke：24試合中15勝
- 対 A.K.I.：21試合中14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：61試合中32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：61試合中32勝
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 0.7% · 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 2026/09/04 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free