直近の対戦
敗北カジュアル
JP
DE
IN更新：22 時間前
Steam
Chinaクラブ · NovaM100%
SteamChinaクラブ · NovaM100%Suzume R#
OGHunt
MR 1,621#62,752直近10戦4–6-16直近20戦9–11-26
勝率
50%
19勝 · 19敗 · 保存済み38件
ランクマッチの対戦
38
選択中のモード
勝利
19
ランクマッチ
敗北
19
ランクマッチ
最高MR
1,649
Ingrid
ランクMR · Ingrid
ローカル 38 · インポート 0 · グラフ 38 · 保存済み対戦 100
リプレイ未リクエスト
JPDEIN差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Suzume R# | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 28.4% | 52.1% | -23.8% | |
| SA3 | 28.4% | 15.9% | +12.5% | |
| CA | 14.9% | 5.1% | +9.8% | |
| ドライブアーツ | 22.6% | 27.3% | -4.7% | |
| 画面端での攻め | 14.10 | 11.52 | +2.58 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 9.4% | 7.4% | +2.0% | |
| SA1 | 28.4% | 26.9% | +1.5% | |
| ドライブガード | 13.2% | 12.3% | +0.8% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 25.7% | 25.1% | +0.6% | |
| 投げ | 2.70 | 2.26 | +0.44 | |
| ドライブリバーサル | 0.70 | 0.31 | +0.39 | |
| 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% | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.50 | -0.20 | |
| 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 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.50 | 10.40 | +0.10 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.29 | -0.09 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.24 | -0.04 | |
| 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 |
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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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
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 0.7 · 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 0.7 · 比較対象 0.3
ゲージ消費の目的を決める
ドライブアーツ：プロフィール 22.6% · 比較対象 27.5%
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
- ドライブアーツ：プロフィール 22.6% · 比較対象 27.5%
- SA2：プロフィール 28.4% · 比較対象 57%
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：nex-agi/nex-n2.5-mini: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 Marisa：37試合中12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 Marisa：37試合中12勝
- 対 Ryu：64試合中33勝
- 対 Alex：28試合中13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：38試合中19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：38試合中19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 2026/09/13 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free