直近の対戦
敗北カスタムルーム
IN
M.IN更新：2 日前
Steam
JapanM100%
SteamJapanM100%霧子なち
Immortal
MR 1,640#51,311直近10戦6–4+18直近20戦14–6+65
勝率
56%
49勝 · 39敗 · 保存済み88件
ランクマッチの対戦
88
選択中のモード
勝利
49
ランクマッチ
敗北
39
ランクマッチ
最高MR
1,641
Ingrid
ランクMR · Ingrid
ローカル 88 · インポート 0 · グラフ 88 · 保存済み対戦 122
リプレイ未リクエスト
INM.IN差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 霧子なち | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 3.9% | 25.3% | -21.4% | |
| SA2 | 40.0% | 57.0% | -17.0% | |
| CA | 11.8% | 4.6% | +7.2% | |
| ドライブガード | 18.8% | 12.2% | +6.7% | |
| SA3 | 21.2% | 15.0% | +6.2% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 12.7% | 7.4% | +5.4% | |
| 画面端での攻め | 6.90 | 11.85 | -4.95 | |
| ドライブアーツ | 23.3% | 27.5% | -4.2% | |
| SA1 | 27.1% | 23.4% | +3.6% | |
| ドライブインパクト消費 | 3.9% | 2.1% | +1.7% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 11.00 | 10.23 | +0.77 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.50 | -0.40 | |
| 投げ | 2.10 | 2.31 | -0.21 | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.41 | -0.21 | |
| ドライブパリィ | 1.70 | 1.51 | +0.19 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.28 | -0.18 | |
| 投げ被弾 | 2.00 | 2.13 | -0.13 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.08 | +0.12 | |
| ドライブリバーサル | 0.40 | 0.30 | +0.10 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.13 | +0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.14 | -0.04 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.27 | +0.03 |
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
守りの判断を見直す
ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 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 0.1 · 比較対象 0.5
- 投げ抜け：プロフィール 0 · 比較対象 0.41
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 0.2 · 比較対象 0.13
ゲージ消費の目的を決める
SA2：プロフィール 18.2% · 比較対象 57%
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
- SA2：プロフィール 18.2% · 比較対象 57%
- SA3：プロフィール 41.8% · 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
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 0.3 · 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 0.3 · 比較対象 0.27
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3.9% · 比較対象 2.1%
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Luke：114試合中49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 Luke：114試合中49勝
- 対 Ryu：91試合中44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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free