直近の対戦
敗北ランクマッチ
IN
MAIN更新：6 日前
Steam
OtherC100%
SteamOtherC100%とおやま
Let's Do This
MR 1,628#53,861直近10戦5–5+8直近20戦12–8+32
勝率
55%
31勝 · 25敗 · 保存済み56件
ランクマッチの対戦
56
選択中のモード
勝利
31
ランクマッチ
敗北
25
ランクマッチ
最高MR
1,644
Ingrid
ランクMR · Ingrid
ローカル 56 · インポート 0 · グラフ 56 · 保存済み対戦 59
リプレイ未リクエスト
INMAIN差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | とおやま | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 5.4% | 23.4% | -18.0% | |
| ドライブアーツ | 19.4% | 27.5% | -8.2% | |
| SA3 | 23.0% | 15.0% | +8.0% | |
| SA2 | 63.5% | 57.0% | +6.5% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 30.5% | 25.3% | +5.2% | |
| CA | 8.1% | 4.6% | +3.5% | |
| ドライブガード | 10.4% | 12.2% | -1.8% | |
| 画面端での攻め | 10.10 | 11.85 | -1.75 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 11.80 | 10.23 | +1.57 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.9% | 2.1% | +0.7% | |
| 投げ被弾 | 2.70 | 2.13 | +0.57 | |
| 投げ | 2.00 | 2.31 | -0.31 | |
| ドライブパリィ | 1.20 | 1.51 | -0.31 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.30 | -0.30 | |
| 投げ抜け | 0.70 | 0.41 | +0.29 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 7.1% | 7.4% | -0.3% | |
| ドライブインパクト | 0.50 | 0.27 | +0.23 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.50 | -0.20 | |
| 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 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.14 | -0.04 | |
| 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。
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
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 0.4 · 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 0.4 · 比較対象 0.27
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.9% · 比較対象 2.1%
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 0.3 · 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 0.3 · 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
ゲージ消費の目的を決める
SA1：プロフィール 8.8% · 比較対象 23.4%
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
- SA1：プロフィール 8.8% · 比較対象 23.4%
- SA2：プロフィール 65% · 比較対象 57%
- SA3：プロフィール 21.3% · 比較対象 15%
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
再現性のある反撃機会を探す
パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.13
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成功：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.13
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 0.4 · 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 0.4 · 比較対象 0.27
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.9% · 比較対象 2.1%
攻める前に守り方を探る
ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.3
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.3
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