直近の対戦
勝利ランクマッチ
IN
DHIN更新：1 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%bitter
Thou Hast Witnessed the Power
MR 1,500#258,362直近10戦9–1直近20戦15–5
勝率
61%
39勝 · 25敗 · 保存済み64件
ランクマッチの対戦
64
選択中のモード
勝利
39
ランクマッチ
敗北
25
ランクマッチ
最高MR
1,500
Ingrid
ランクMR · Ingrid
ローカル 0 · インポート 1 · グラフ 1 · 保存済み対戦 64
この期間にはランクMRポイントがまだ十分ありません。
リプレイ未リクエスト
INDHIN差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | bitter | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 83.3% | 15.9% | +67.4% | |
| SA2 | 4.2% | 52.1% | -48.0% | |
| SA1 | 0.0% | 26.9% | -26.9% | |
| ドライブガード | 4.6% | 12.3% | -7.7% | |
| CA | 12.5% | 5.1% | +7.4% | |
| 画面端での攻め | 6.20 | 11.52 | -5.32 | |
| ドライブアーツ | 32.3% | 27.3% | +5.0% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 4.0% | 7.4% | -3.4% | |
| ドライブインパクト消費 | 4.2% | 2.0% | +2.2% | |
| ドライブパリィ | 0.10 | 1.54 | -1.44 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 11.50 | 10.40 | +1.10 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 25.7% | 25.1% | +0.6% | |
| 投げ被弾 | 1.60 | 2.18 | -0.58 | |
| ジャストパリィ | 0.00 | 0.50 | -0.50 | |
| 投げ | 2.60 | 2.26 | +0.34 | |
| ドライブリバーサル | 0.60 | 0.31 | +0.29 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.36 | -0.26 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.09 | +0.21 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.29 | -0.19 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.24 | -0.04 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.13 | -0.03 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.12 | -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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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 0.3 · 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 0.3 · 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
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 0.2 · 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 0.2 · 比較対象 0.27
- ドライブインパクト消費：プロフィール 4.2% · 比較対象 2.1%
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：64試合中39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：64試合中39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
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 4.2% · 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 0.6 · 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 0.6 · 比較対象 0.3
- ドライブパリィ：プロフィール 0.1 · 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
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：64試合中39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：64試合中39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