直近の対戦
勝利ランクマッチ
IN
LUIN更新：7 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%猫型のアレ
Let's Do This
MR 1,686#33,417直近10戦8–2+43直近20戦12–8+30
勝率
48%
23勝 · 25敗 · 保存済み48件
ランクマッチの対戦
48
選択中のモード
勝利
23
ランクマッチ
敗北
25
ランクマッチ
最高MR
1,714
Ingrid
ランクMR · Ingrid
ローカル 48 · インポート 0 · グラフ 48 · 保存済み対戦 48
リプレイ未リクエスト
INLUIN差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 猫型のアレ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 29.8% | 52.1% | -22.3% | |
| SA1 | 43.0% | 26.9% | +16.1% | |
| SA3 | 21.9% | 15.9% | +6.0% | |
| ドライブアーツ | 33.1% | 27.3% | +5.8% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 21.0% | 25.1% | -4.1% | |
| 画面端での攻め | 8.00 | 11.52 | -3.52 | |
| ドライブインパクト消費 | 4.2% | 2.0% | +2.2% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.0% | 7.4% | -1.4% | |
| 投げ | 1.40 | 2.26 | -0.86 | |
| 投げ被弾 | 1.40 | 2.18 | -0.78 | |
| ドライブリバーサル | 0.90 | 0.31 | +0.59 | |
| ドライブパリィ | 2.10 | 1.54 | +0.56 | |
| ドライブガード | 12.7% | 12.3% | +0.4% | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.50 | -0.30 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.36 | -0.26 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.60 | 10.40 | +0.20 | |
| CA | 5.3% | 5.1% | +0.2% | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.29 | -0.19 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| スタン成功 | 0.20 | 0.12 | +0.08 | |
| 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 | 0.30 | 0.24 | +0.06 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.07 | +0.03 |
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 0.2 · 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
- 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
近距離の選択を振り返る
投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.41
近距離のやり取りを5回確認します。投げの機会、投げの試行、防御の選択を分けて見ましょう。集計回数だけでは正解を判断できません。
試してみよう繰り返す状況で打撃と投げをダミーに記録し、選んだ対応を練習します。実戦でも意識して判断できているか確認しましょう。
根拠となる統計
- 投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.41
- 投げ：プロフィール 1.4 · 比較対象 2.31
- 投げ被弾：プロフィール 1.4 · 比較対象 2.13
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 2.1 · 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 2.1 · 比較対象 1.51
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.8 · 比較対象 0.3
- ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.5
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
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Luke：133試合中65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 Luke：133試合中65勝
- 対 Yasmine：131試合中59勝
- 対 Alex：111試合中64勝
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 0.3 · 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 0.3 · 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%
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