直近の対戦
勝利ランクマッチ
IN
A.IN更新：5 日前
Steam
Japanクラブ · IPhone16ProC96%
SteamJapanクラブ · IPhone16ProC96%KKKK
GG
MR 1,502#239,434直近10戦5–50直近20戦13–7+45
勝率
52%
145勝 · 135敗 · 保存済み280件
ランクマッチの対戦
280
選択中のモード
勝利
145
ランクマッチ
敗北
135
ランクマッチ
最高MR
1,603
Ingrid
ランクMR · Ingrid
ローカル 280 · インポート 0 · グラフ 280 · 保存済み対戦 317
リプレイ未リクエスト
INA.IN差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | KKKK | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 15.0% | 57.0% | -42.0% | |
| SA3 | 45.0% | 15.0% | +30.0% | |
| CA | 25.0% | 4.6% | +20.4% | |
| SA1 | 15.0% | 23.4% | -8.4% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 18.2% | 25.3% | -7.1% | |
| ドライブガード | 18.3% | 12.2% | +6.1% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 10.2% | 7.4% | +2.9% | |
| 画面端での攻め | 9.10 | 11.85 | -2.75 | |
| ドライブアーツ | 25.9% | 27.5% | -1.7% | |
| ドライブパリィ | 2.30 | 1.51 | +0.79 | |
| 投げ | 1.80 | 2.31 | -0.51 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.90 | 10.23 | -0.33 | |
| 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 | |
| 投げ被弾 | 2.00 | 2.13 | -0.13 | |
| ドライブリバーサル | 0.40 | 0.30 | +0.10 | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.50 | -0.10 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.13 | +0.07 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.27 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.14 | -0.04 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.1% | 2.1% | -0.0% | |
| 投げ抜け | 0.40 | 0.41 | -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
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
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 2.3 · 比較対象 1.51
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
- ドライブパリィ：プロフィール 2.3 · 比較対象 1.51
- ジャストパリィ：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.5
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.3
ゲージ消費の目的を決める
CA：プロフィール 25% · 比較対象 4.6%
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
- CA：プロフィール 25% · 比較対象 4.6%
- SA2：プロフィール 15% · 比較対象 57%
- SA3：プロフィール 45% · 比較対象 15%
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-mini:free
このプレイヤーへの対策
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：100試合中56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：100試合中56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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free