直近の対戦
勝利ランクマッチ
IN
KEIN更新：6 時間前
Steam
JapanM96%
SteamJapanM96%C.Redlight
Transcendent
MR 1,437#479,114直近10戦8–2+45直近20戦14–6+61
勝率
58%
36勝 · 26敗 · 保存済み62件
ランクマッチの対戦
62
選択中のモード
勝利
36
ランクマッチ
敗北
26
ランクマッチ
最高MR
1,437
Ingrid
ランクMR · Ingrid
ローカル 62 · インポート 0 · グラフ 62 · 保存済み対戦 92
リプレイ未リクエスト
INKEIN差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | C.Redlight | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 0.0% | 57.0% | -57.0% | |
| SA3 | 43.2% | 15.0% | +28.3% | |
| CA | 24.3% | 4.6% | +19.7% | |
| ドライブアーツ | 16.0% | 27.5% | -11.6% | |
| SA1 | 32.4% | 23.4% | +9.0% | |
| ドライブガード | 4.4% | 12.2% | -7.8% | |
| 画面端での攻め | 5.90 | 11.85 | -5.95 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 2.4% | 7.4% | -5.0% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 6.30 | 10.23 | -3.93 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 28.7% | 25.3% | +3.3% | |
| ドライブインパクト消費 | 5.0% | 2.1% | +2.9% | |
| ドライブリバーサル | 2.60 | 0.30 | +2.30 | |
| ドライブパリィ | 0.50 | 1.51 | -1.01 | |
| 投げ | 3.20 | 2.31 | +0.89 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.50 | -0.40 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.41 | -0.31 | |
| 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 | 0.30 | 0.13 | +0.17 | |
| 投げ被弾 | 2.30 | 2.13 | +0.17 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.27 | +0.13 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.14 | -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。
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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
ドライブリバーサル：プロフィール 2.6 · 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 2.6 · 比較対象 0.3
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 0.4 · 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 0.4 · 比較対象 0.27
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
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 2026/09/13 · 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 2.6 · 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 2.6 · 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 0.4 · 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 0.4 · 比較対象 0.27
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 0.3 · 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 0.3 · 比較対象 0.08
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 2026/09/13 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free