直近の対戦
勝利ランクマッチ
TE
EDTE更新：2 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%あぜしと
OK!
MR 1,725#20,959直近10戦4–6-9直近20戦9–11-8
勝率
52%
86勝 · 80敗 · 保存済み166件
ランクマッチの対戦
166
選択中のモード
勝利
86
ランクマッチ
敗北
80
ランクマッチ
最高MR
1,757
Terry
ランクMR · Terry
ローカル 166 · インポート 0 · グラフ 166 · 保存済み対戦 245
リプレイ未リクエスト
TEEDTE差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | あぜしと | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 23.3% | 33.4% | -10.2% | |
| ドライブガード | 20.8% | 14.3% | +6.5% | |
| CA | 14.6% | 9.0% | +5.6% | |
| ドライブアーツ | 20.6% | 16.3% | +4.3% | |
| SA2 | 20.8% | 24.5% | -3.7% | |
| SA3 | 29.2% | 32.8% | -3.7% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 11.8% | 8.2% | +3.6% | |
| 画面端での攻め | 9.50 | 12.45 | -2.95 | |
| SA1 | 35.4% | 33.6% | +1.8% | |
| ドライブパリィ | 3.00 | 1.89 | +1.11 | |
| ドライブインパクト消費 | 0.9% | 1.6% | -0.8% | |
| 投げ被弾 | 1.60 | 2.21 | -0.61 | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.80 | -0.40 | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.43 | -0.23 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.21 | -0.11 | |
| 投げ | 2.40 | 2.49 | -0.09 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.17 | -0.07 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.70 | 9.65 | +0.05 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.26 | +0.04 | |
| 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 |
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。
Juri · 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 0.2 · 比較対象 0.08
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 0.2 · 比較対象 0.08
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.11
ゲージ消費の目的を決める
SA3：プロフィール 44.1% · 比較対象 34.6%
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
- SA3：プロフィール 44.1% · 比較対象 34.6%
- SA2：プロフィール 2.9% · 比較対象 15.8%
- SA1：プロフィール 14.7% · 比較対象 39.6%
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 0.1 · 比較対象 0.24
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 0.1 · 比較対象 0.24
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1.3% · 比較対象 1.8%
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 2026/09/07 · 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 Juri：22試合中10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 Juri：22試合中10勝
- 対 Char 253：309試合中167勝
- 対 Ryu：35試合中17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：25試合中13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：25試合中13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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
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 0.2 · 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 0.2 · 比較対象 0.09
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.13
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 3.3 · 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 3.3 · 比較対象 1.84
- ジャストパリィ：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.73
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.23
ゲージ消費の目的を決める
SA3：プロフィール 44.1% · 比較対象 29.9%
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
- SA3：プロフィール 44.1% · 比較対象 29.9%
- CA：プロフィール 38.2% · 比較対象 8.7%
- SA1：プロフィール 14.7% · 比較対象 34.2%
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 2026/09/07 · 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 253：1,262試合中650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 253：1,262試合中650勝
- 対 Dee Jay：131試合中66勝
- 対 Ryu：112試合中52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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free