直近の対戦
敗北バトルハブ
IN
C.IN更新：2 日前
Steam
JapanM100%
SteamJapanM100%natto
Let's Do This
MR 1,468#407,077直近10戦5–5+2直近20戦9–11-17
勝率
49%
64勝 · 67敗 · 保存済み131件
ランクマッチの対戦
131
選択中のモード
勝利
64
ランクマッチ
敗北
67
ランクマッチ
最高MR
1,512
Ingrid
ランクMR · Ingrid
ローカル 110 · インポート 0 · グラフ 110 · 保存済み対戦 255
リプレイ未リクエスト
INC.IN差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | natto | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 24.8% | 52.1% | -27.4% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 0.2% | 25.1% | -24.9% | |
| SA3 | 38.6% | 15.9% | +22.7% | |
| ドライブアーツ | 48.2% | 27.3% | +20.9% | |
| SA1 | 32.7% | 26.9% | +5.8% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 11.5% | 7.4% | +4.2% | |
| ドライブインパクト消費 | 5.0% | 2.0% | +3.0% | |
| ドライブパリィ | 0.10 | 1.54 | -1.44 | |
| CA | 4.0% | 5.1% | -1.1% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 11.10 | 10.40 | +0.70 | |
| ジャストパリィ | 0.00 | 0.50 | -0.50 | |
| 投げ被弾 | 1.80 | 2.18 | -0.38 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.31 | -0.31 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.40 | 0.13 | +0.27 | |
| ドライブガード | 12.1% | 12.3% | -0.3% | |
| ドライブインパクト | 0.50 | 0.24 | +0.26 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.36 | -0.26 | |
| 投げ | 2.40 | 2.26 | +0.14 | |
| 画面端での攻め | 11.40 | 11.52 | -0.12 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.29 | -0.09 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.12 | -0.02 |
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 0.3 · 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 0.5 · 比較対象 0.13
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 0.6 · 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 0.6 · 比較対象 0.27
- ドライブインパクト消費：プロフィール 5.4% · 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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free
このプレイヤーへの対策
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 0.6 · 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 0.6 · 比較対象 0.27
- ドライブインパクト消費：プロフィール 5.4% · 比較対象 2.1%
再現性のある反撃機会を探す
パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.13
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成功：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.13
- 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
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 2.2 · 比較対象 2.31
近距離での打撃、投げ、防御の実際の選択を観察します。傾向が見えてから、使い慣れた攻めの一部分だけを変えてみましょう。
試してみよう同じ反応が2回続いたら、その場面で別の選択を試します。相手が反応を変えたら、固定した癖だと思い込まず選択肢を散らしましょう。
根拠となる統計
- 投げ：プロフィール 2.2 · 比較対象 2.31
- 投げ被弾：プロフィール 2.1 · 比較対象 2.13
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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free