直近の対戦
勝利ランクマッチ
IN
C.IN更新：5 時間前
Steam
JapanC91%
SteamJapanC91%Hato_Yatoh
Let's Do This
MR 1,428#496,763直近10戦7–3+33直近20戦12–8+27
勝率
52%
63勝 · 58敗 · 保存済み121件
ランクマッチの対戦
121
選択中のモード
勝利
63
ランクマッチ
敗北
58
ランクマッチ
最高MR
1,481
Ingrid
ランクMR · Ingrid
ローカル 121 · インポート 0 · グラフ 121 · 保存済み対戦 244
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 | Hato_Yatoh | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 51.9% | 15.9% | +36.0% | |
| SA2 | 25.0% | 52.1% | -27.1% | |
| SA1 | 17.3% | 26.9% | -9.6% | |
| 画面端での攻め | 6.00 | 11.52 | -5.52 | |
| ドライブアーツ | 23.9% | 27.3% | -3.5% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.00 | 10.40 | -3.40 | |
| ドライブガード | 9.8% | 12.3% | -2.6% | |
| 投げ | 3.50 | 2.26 | +1.24 | |
| ドライブパリィ | 0.50 | 1.54 | -1.04 | |
| CA | 5.8% | 5.1% | +0.7% | |
| ドライブインパクト消費 | 2.6% | 2.0% | +0.6% | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.50 | -0.40 | |
| ドライブリバーサル | 0.70 | 0.31 | +0.39 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.00 | 0.29 | -0.29 | |
| 投げ抜け | 0.60 | 0.36 | +0.24 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 25.3% | 25.1% | +0.2% | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.12 | -0.12 | |
| 投げ被弾 | 2.10 | 2.18 | -0.08 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 7.4% | 7.4% | +0.0% | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.24 | -0.04 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.13 | -0.03 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.09 | +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
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 1.5 · 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 1.5 · 比較対象 0.3
- ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.5
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 0.4 · 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 0.4 · 比較対象 0.08
ゲージ消費の目的を決める
SA2：プロフィール 13.6% · 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 13.6% · 比較対象 57%
- CA：プロフィール 12.3% · 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 2026/09/06 · 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 1.5 · 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 1.5 · 比較対象 0.3
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 0.4 · 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 0.4 · 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 2.6 · 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 2.6 · 比較対象 2.31
- 投げ被弾：プロフィール 1.3 · 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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free