直近の対戦
敗北ランクマッチ
IN
EDIN更新：4 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%ぶりんぬ
I Am Who I Am
MR 1,612#68,040直近10戦5–5+3直近20戦12–8+32
勝率
57%
25勝 · 19敗 · 保存済み44件
ランクマッチの対戦
44
選択中のモード
勝利
25
ランクマッチ
敗北
19
ランクマッチ
最高MR
1,620
Ingrid
ランクMR · Ingrid
ローカル 44 · インポート 0 · グラフ 44 · 保存済み対戦 44
リプレイ未リクエスト
INEDIN差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | ぶりんぬ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 30.6% | 52.1% | -21.6% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 5.2% | 25.1% | -20.0% | |
| SA3 | 30.6% | 15.9% | +14.7% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 15.8% | 7.4% | +8.4% | |
| ドライブガード | 20.0% | 12.3% | +7.7% | |
| ドライブアーツ | 20.1% | 27.3% | -7.2% | |
| CA | 11.1% | 5.1% | +6.0% | |
| 投げ | 3.30 | 2.26 | +1.04 | |
| 画面端での攻め | 10.50 | 11.52 | -1.02 | |
| SA1 | 27.8% | 26.9% | +0.9% | |
| ドライブリバーサル | 1.00 | 0.31 | +0.69 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.90 | 10.40 | +0.50 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.50 | -0.40 | |
| ドライブパリィ | 1.20 | 1.54 | -0.34 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.7% | 2.0% | -0.3% | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.24 | -0.14 | |
| 投げ抜け | 0.50 | 0.36 | +0.14 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| 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 | |
| 投げ被弾 | 2.20 | 2.18 | +0.02 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.29 | +0.01 |
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 0.2 · 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 0.2 · 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
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 1 · 比較対象 0.3
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 1 · 比較対象 0.3
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 10.5 · 比較対象 11.85
画面端に追い込まれた場面を5回確認します。最後の脱出だけでなく、その前に位置を失った判断を探し、端攻めに成功した場面も比べましょう。
試してみよう繰り返す位置関係を練習で再現し、普段の対応と隙を抑えた選択を比較します。次の対戦で端に追い込まれる頻度が変わるか確認しましょう。
根拠となる統計
- 画面端での攻め：プロフィール 10.5 · 比較対象 11.85
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 10.9 · 比較対象 10.23
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 2026/09/11 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro: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 0.2 · 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 0.2 · 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 0.1 · 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 0.1 · 比較対象 0.27
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Char 253：69試合中38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 253：69試合中38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 2026/09/11 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free