直近の対戦
勝利ランクマッチ
TE
INTE更新：14 時間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%Hector
OK!
MR 1,516#202,811直近10戦7–3+31直近20戦14–6+63
勝率
57%
26勝 · 20敗 · 保存済み46件
ランクマッチの対戦
46
選択中のモード
勝利
26
ランクマッチ
敗北
20
ランクマッチ
最高MR
1,516
Terry
ランクMR · Terry
ローカル 46 · インポート 0 · グラフ 46 · 保存済み対戦 46
リプレイ未リクエスト
TEINTE差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Hector | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 40.8% | 24.5% | +16.3% | |
| SA3 | 18.3% | 32.8% | -14.5% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 19.6% | 33.4% | -13.9% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 12.9% | 8.2% | +4.6% | |
| ドライブガード | 17.6% | 14.3% | +3.3% | |
| SA1 | 31.0% | 33.6% | -2.7% | |
| 画面端での攻め | 10.00 | 12.45 | -2.45 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.7% | 1.6% | +1.1% | |
| ドライブアーツ | 17.4% | 16.3% | +1.0% | |
| CA | 9.9% | 9.0% | +0.9% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.40 | 9.65 | +0.75 | |
| ドライブパリィ | 1.30 | 1.89 | -0.59 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.80 | -0.50 | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.43 | -0.23 | |
| 投げ | 2.30 | 2.49 | -0.19 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| 投げ被弾 | 2.10 | 2.21 | -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 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.17 | -0.07 | |
| 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 | |
| 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。
保存済みの対戦プランを確認中…
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
ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.8
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
- ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.8
- ドライブパリィ：プロフィール 1.3 · 比較対象 1.89
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.17
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 0.3 · 比較対象 0.21
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 0.3 · 比較対象 0.21
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.7% · 比較対象 1.6%
ゲージ消費の目的を決める
SA2：プロフィール 40.8% · 比較対象 24.5%
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
- SA2：プロフィール 40.8% · 比較対象 24.5%
- SA3：プロフィール 18.3% · 比較対象 32.8%
- CA：プロフィール 9.9% · 比較対象 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 2026/09/15 · 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 Yasmine：28試合中11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 Yasmine：28試合中11勝
- 対 Ingrid：23試合中13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：46試合中26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：46試合中26勝
再現性のある反撃機会を探す
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
統計は調査の手がかりです。その間合いで反撃できると確認済みの行動を探し、見た目だけで隙があると判断しないようにしましょう。
試してみよう対象の行動が出たら確認済みの反撃を試します。相手がその行動をやめたら、無理に狙わず通常の間合い管理に戻りましょう。
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
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 2026/09/15 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free