直近の対戦
敗北ランクマッチ
IN
JUIN更新：5 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%dizzy
Observer
MR 1,583#103,129直近10戦5–5+2直近20戦12–8+34
勝率
55%
56勝 · 45敗 · 保存済み101件
ランクマッチの対戦
101
選択中のモード
勝利
56
ランクマッチ
敗北
45
ランクマッチ
最高MR
1,589
Ingrid
ランクMR · Ingrid
ローカル 101 · インポート 0 · グラフ 101 · 保存済み対戦 101
リプレイ未リクエスト
INJUIN差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | dizzy | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブアーツ | 9.0% | 27.5% | -18.6% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 42.1% | 25.3% | +16.8% | |
| SA2 | 44.1% | 57.0% | -12.9% | |
| SA1 | 32.2% | 23.4% | +8.8% | |
| CA | 10.2% | 4.6% | +5.6% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 13.10 | 10.23 | +2.87 | |
| ドライブインパクト消費 | 0.3% | 2.1% | -1.8% | |
| SA3 | 13.6% | 15.0% | -1.4% | |
| ドライブガード | 11.0% | 12.2% | -1.2% | |
| 投げ被弾 | 3.10 | 2.13 | +0.97 | |
| ドライブパリィ | 1.10 | 1.51 | -0.41 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 7.0% | 7.4% | -0.4% | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.50 | -0.30 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.30 | -0.30 | |
| 投げ抜け | 0.60 | 0.41 | +0.19 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.27 | -0.17 | |
| 画面端での攻め | 11.70 | 11.85 | -0.15 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.14 | -0.14 | |
| 投げ | 2.40 | 2.31 | +0.09 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.28 | -0.08 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.13 | -0.03 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.08 | +0.02 |
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
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 0.27
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 0.27
- ドライブインパクト消費：プロフィール 0.3% · 比較対象 2.1%
守りの判断を見直す
ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.5
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 0.2 · 比較対象 0.5
- ドライブパリィ：プロフィール 1.1 · 比較対象 1.51
- ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.3
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成功：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.13
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成功：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.13
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.08
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 253：1,150試合中593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 253：1,150試合中593勝
- 対 Ryu：113試合中62勝
- 対 Luke：100試合中47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：90試合中50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：90試合中50勝
攻める前に守り方を探る
投げ抜け：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.41
使い慣れた攻めを一度試し、実際の反応を観察します。その結果から次の選択を変え、行動回数から成功率を推測しないようにしましょう。
試してみよう理解している状況で普段の打撃・投げの選択を試します。同じ反応が続く時だけ狙いを絞り、相手が対応したらタイミングを変えるか仕切り直しましょう。
根拠となる統計
- 投げ抜け：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.41
- 投げ被弾：プロフィール 3.1 · 比較対象 2.13
- ドライブパリィ：プロフィール 1.1 · 比較対象 1.51
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