直近の対戦
勝利ランクマッチ
INININ更新：1 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%みるひー
Out-mash Their DP by One
MR 1,334#583,159直近10戦9–1+58直近20戦15–5+73
勝率
47%
71勝 · 79敗 · 保存済み150件
ランクマッチの対戦
150
選択中のモード
勝利
71
ランクマッチ
敗北
79
ランクマッチ
最高MR
1,463
Ingrid
ランクMR · Ingrid
ローカル 78 · インポート 38 · グラフ 116 · 保存済み対戦 161
リプレイ未リクエスト
INININ差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | みるひー | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 15.6% | 57.0% | -41.5% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 0.4% | 25.3% | -25.0% | |
| SA3 | 37.8% | 15.0% | +22.8% | |
| ドライブアーツ | 44.3% | 27.5% | +16.7% | |
| CA | 20.0% | 4.6% | +15.4% | |
| ドライブガード | 17.1% | 12.2% | +4.9% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 12.1% | 7.4% | +4.7% | |
| 画面端での攻め | 7.60 | 11.85 | -4.25 | |
| SA1 | 26.7% | 23.4% | +3.3% | |
| 投げ | 4.00 | 2.31 | +1.69 | |
| ドライブインパクト消費 | 3.2% | 2.1% | +1.0% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.30 | 10.23 | -0.93 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.40 | 0.08 | +0.32 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.50 | -0.30 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.28 | -0.18 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.13 | +0.17 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.14 | -0.14 | |
| 投げ被弾 | 2.00 | 2.13 | -0.13 | |
| ドライブパリィ | 1.40 | 1.51 | -0.11 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.41 | -0.11 | |
| ドライブリバーサル | 0.40 | 0.30 | +0.10 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.27 | +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。
Ingrid · 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 0.4 · 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 0.4 · 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 0.13
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 0.9 · 比較対象 0.3
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 0.9 · 比較対象 0.3
- ドライブパリィ：プロフィール 0.8 · 比較対象 1.51
- ジャストパリィ：プロフィール 0 · 比較対象 0.5
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 3.8 · 比較対象 2.31
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：プロフィール 3.8 · 比較対象 2.31
- 投げ抜け：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.41
- 投げ被弾：プロフィール 2 · 比較対象 2.13
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：nex-agi/nex-n2.5-pro:free
このプレイヤーへの対策
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 0.4 · 比較対象 0.08
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 0.4 · 比較対象 0.08
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 0.27
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 0.27
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.3% · 比較対象 2.1%
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 3.8 · 比較対象 2.31
近距離での打撃、投げ、防御の実際の選択を観察します。傾向が見えてから、使い慣れた攻めの一部分だけを変えてみましょう。
試してみよう同じ反応が2回続いたら、その場面で別の選択を試します。相手が反応を変えたら、固定した癖だと思い込まず選択肢を散らしましょう。
根拠となる統計
- 投げ：プロフィール 3.8 · 比較対象 2.31
- 投げ抜け：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.41
- 投げ被弾：プロフィール 2 · 比較対象 2.13
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：nex-agi/nex-n2.5-pro:free