直近の対戦
勝利ランクマッチ
IN
RYIN更新：44 分前
Steam
SamoaM100%
SteamSamoaM100%GU_gatorin
GG
LP 22,820直近10戦10–0直近20戦16–4
勝率
58%
189勝 · 137敗 · 保存済み326件
ランクマッチの対戦
326
選択中のモード
勝利
189
ランクマッチ
敗北
137
ランクマッチ
最高LP
22,820
Ingrid
ランクLP · Ingrid
このキャラクターのLP推移
リプレイ未リクエスト
INRYIN差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | GU_gatorin | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 14.5% | 52.1% | -37.7% | |
| SA3 | 47.4% | 15.9% | +31.5% | |
| CA | 17.1% | 5.1% | +12.0% | |
| SA1 | 21.1% | 26.9% | -5.8% | |
| 画面端での攻め | 5.90 | 11.52 | -5.62 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 10.6% | 7.4% | +3.2% | |
| ドライブアーツ | 24.5% | 27.3% | -2.9% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 22.4% | 25.1% | -2.8% | |
| ドライブガード | 14.3% | 12.3% | +2.0% | |
| 投げ | 0.80 | 2.26 | -1.46 | |
| ドライブパリィ | 0.70 | 1.54 | -0.84 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.4% | 2.0% | -0.5% | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.50 | -0.40 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.31 | -0.31 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.00 | 0.29 | -0.29 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.36 | -0.26 | |
| 投げ被弾 | 2.40 | 2.18 | +0.22 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.20 | 10.40 | -0.20 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.12 | -0.12 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.13 | +0.07 | |
| 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 |
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 0.4 · 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
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
ゲージ消費の目的を決める
SA3：プロフィール 58% · 比較対象 15%
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
- SA3：プロフィール 58% · 比較対象 15%
- SA1：プロフィール 6% · 比較対象 23.4%
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 2026/09/08 · 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
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 1.51
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
- 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 2026/09/08 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free