直近の対戦
敗北カスタムルーム
IN
YAIN更新：1 時間前
Steam
Japanクラブ · PennsylvaniaC100%
SteamJapanクラブ · PennsylvaniaC100%なまえもん
Nyehehe!
LP 21,229直近10戦4–6直近20戦9–11
勝率
55%
64勝 · 53敗 · 保存済み117件
ランクマッチの対戦
117
選択中のモード
勝利
64
ランクマッチ
敗北
53
ランクマッチ
最高LP
21,254
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
INYAIN差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | なまえもん | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 20.3% | 57.0% | -36.7% | |
| SA1 | 45.8% | 23.4% | +22.4% | |
| ドライブアーツ | 7.6% | 27.5% | -19.9% | |
| CA | 22.0% | 4.6% | +17.4% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 40.1% | 25.3% | +14.8% | |
| 画面端での攻め | 7.00 | 11.85 | -4.85 | |
| ドライブガード | 15.7% | 12.2% | +3.5% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 13.40 | 10.23 | +3.17 | |
| SA3 | 11.9% | 15.0% | -3.1% | |
| ドライブインパクト消費 | 4.3% | 2.1% | +2.1% | |
| 投げ被弾 | 3.40 | 2.13 | +1.27 | |
| ドライブパリィ | 2.70 | 1.51 | +1.19 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.7% | 7.4% | -0.6% | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.50 | -0.30 | |
| 投げ | 2.60 | 2.31 | +0.29 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.08 | +0.22 | |
| 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 | 0.20 | 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 | |
| 投げ抜け | 0.40 | 0.41 | -0.01 | |
| ドライブリバーサル | 0.30 | 0.30 | +0.00 |
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 0.3 · 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
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 3.2 · 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 3.2 · 比較対象 11.85
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 11.3 · 比較対象 10.23
ゲージ消費の目的を決める
SA2：プロフィール 9.5% · 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 9.5% · 比較対象 57%
- CA：プロフィール 23.8% · 比較対象 4.6%
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 2026/09/04 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Ken：57試合中9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 Ken：57試合中9勝
- 対 Luke：21試合中6勝
- 対 Ryu：17試合中3勝
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：28試合中16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：28試合中16勝
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 3.8% · 比較対象 2.1%
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 2026/09/04 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free