直近の対戦
敗北カジュアル
IN
JAIN更新：1 時間前
Steam
United Statesクラブ · DOLLZC100%
SteamUnited Statesクラブ · DOLLZC100%FemmeXP
Angel Devil Kingdom
MR 1,729#21,109直近10戦8–2+44直近20戦17–3+100
勝率
53%
94勝 · 85敗 · 保存済み179件
ランクマッチの対戦
179
選択中のモード
勝利
94
ランクマッチ
敗北
85
ランクマッチ
最高MR
1,729
Ingrid
ランクMR · Ingrid
ローカル 313 · インポート 43 · グラフ 349 · 保存済み対戦 672
リプレイ未リクエスト
INJAIN差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | FemmeXP | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 9.3% | 25.1% | -15.9% | |
| SA3 | 6.5% | 15.9% | -9.4% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 11.3% | 7.4% | +3.9% | |
| SA1 | 30.4% | 26.9% | +3.5% | |
| SA2 | 55.4% | 52.1% | +3.3% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.80 | 10.40 | -2.60 | |
| CA | 7.6% | 5.1% | +2.5% | |
| ドライブガード | 14.5% | 12.3% | +2.2% | |
| ドライブアーツ | 28.6% | 27.3% | +1.3% | |
| 投げ被弾 | 3.00 | 2.18 | +0.82 | |
| ドライブパリィ | 0.90 | 1.54 | -0.64 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.50 | -0.30 | |
| 投げ | 2.50 | 2.26 | +0.24 | |
| 画面端での攻め | 11.70 | 11.52 | +0.18 | |
| 投げ抜け | 0.50 | 0.36 | +0.14 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| ドライブリバーサル | 0.40 | 0.31 | +0.09 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.29 | -0.09 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.13 | +0.07 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.24 | -0.04 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.12 | -0.02 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.0% | 2.0% | -0.0% |
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。
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 0.2 · 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 0.2 · 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 0.6 · 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 0.6 · 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 0.3 · 比較対象 0.5
勝敗をまたいで判断を比べる
保存済みの直近ランクマッチ：100試合中58勝
保存された直近の試合から2勝と2敗を選び、判断が変わる場面を探します。戦績だけでは結果が変化した理由はわかりません。
試してみよう次の5試合で試す判断を一つ書き出します。勝敗だけで練習を評価せず、実行できたかと何が起きたかを振り返りましょう。
根拠となる統計
- 保存済みの直近ランクマッチ：100試合中58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 2026/09/12 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini: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 0.2 · 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 0.2 · 比較対象 0.08
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.13
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 2.7 · 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 2.7 · 比較対象 2.31
- 投げ被弾：プロフィール 2.7 · 比較対象 2.13
- 投げ抜け：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.41
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：100試合中58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：100試合中58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 2026/09/12 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free