直近の対戦
勝利ランクマッチ
IN
ALIN更新：20 時間前
CrossPlatform
JapanM100%
CrossPlatformJapanM100%人工天然水
All According to Plan
MR 1,412#518,576直近10戦8–2+48直近20戦12–8+28
勝率
48%
140勝 · 151敗 · 保存済み291件
ランクマッチの対戦
291
選択中のモード
勝利
140
ランクマッチ
敗北
151
ランクマッチ
最高MR
1,508
Ingrid
ランクMR · Ingrid
ローカル 285 · インポート 101 · グラフ 286 · 保存済み対戦 291
リプレイ未リクエスト
INALIN差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 人工天然水 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 35.0% | 52.1% | -17.1% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 13.2% | 25.1% | -12.0% | |
| CA | 16.3% | 5.1% | +11.2% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 15.9% | 7.4% | +8.6% | |
| ドライブガード | 19.8% | 12.3% | +7.4% | |
| SA3 | 22.5% | 15.9% | +6.6% | |
| 画面端での攻め | 7.80 | 11.52 | -3.72 | |
| ドライブアーツ | 24.1% | 27.3% | -3.2% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.90 | 10.40 | -2.50 | |
| ドライブインパクト消費 | 4.1% | 2.0% | +2.2% | |
| 投げ | 1.50 | 2.26 | -0.76 | |
| SA1 | 26.3% | 26.9% | -0.6% | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.50 | -0.40 | |
| ドライブパリィ | 1.20 | 1.54 | -0.34 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.40 | 0.09 | +0.31 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.13 | +0.17 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.24 | +0.16 | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.36 | -0.16 | |
| ドライブリバーサル | 0.40 | 0.31 | +0.09 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.29 | -0.09 | |
| 投げ被弾 | 2.10 | 2.18 | -0.08 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| 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。
保存済みの対戦プランを確認中…
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 0.4 · 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
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.3 · 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 1.1 · 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 1.1 · 比較対象 1.51
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.3
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 7.8 · 比較対象 11.85
画面端に追い込まれた場面を5回確認します。最後の脱出だけでなく、その前に位置を失った判断を探し、端攻めに成功した場面も比べましょう。
試してみよう繰り返す位置関係を練習で再現し、普段の対応と隙を抑えた選択を比較します。次の対戦で端に追い込まれる頻度が変わるか確認しましょう。
根拠となる統計
- 画面端での攻め：プロフィール 7.8 · 比較対象 11.85
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 8.5 · 比較対象 10.23
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 2026/09/12 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini: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 0.4 · 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
- ドライブインパクト消費：プロフィール 4.2% · 比較対象 2.1%
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 1.1 · 比較対象 1.51
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
- ドライブパリィ：プロフィール 1.1 · 比較対象 1.51
- ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 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
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 2026/09/12 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free