直近の対戦
敗北カスタムルーム
IN
GUIN更新：1 週間前
Steam
JapanM100%
SteamJapanM100%りんなむ
Because I'm Cute, Obviously!
LP 19,699直近10戦4–5直近20戦4–5
勝率
44%
4勝 · 5敗 · 保存済み9件
ランクマッチの対戦
9
選択中のモード
勝利
4
ランクマッチ
敗北
5
ランクマッチ
最高LP
19,699
Ingrid
ランクLP · Ingrid
このキャラクターのLP推移
リプレイ未リクエスト
INGUIN差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | りんなむ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 6.4% | 52.1% | -45.8% | |
| SA3 | 42.6% | 15.9% | +26.7% | |
| CA | 25.5% | 5.1% | +20.5% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 12.9% | 25.1% | -12.3% | |
| ドライブガード | 19.5% | 12.3% | +7.2% | |
| 画面端での攻め | 8.30 | 11.52 | -3.22 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 10.1% | 7.4% | +2.7% | |
| ドライブインパクト消費 | 3.5% | 2.0% | +1.5% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.90 | 10.40 | -1.50 | |
| SA1 | 25.5% | 26.9% | -1.4% | |
| ドライブアーツ | 26.0% | 27.3% | -1.3% | |
| 投げ被弾 | 2.90 | 2.18 | +0.72 | |
| ドライブパリィ | 2.10 | 1.54 | +0.56 | |
| 投げ | 2.10 | 2.26 | -0.16 | |
| ドライブリバーサル | 0.20 | 0.31 | -0.11 | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.50 | -0.10 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.29 | -0.09 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.36 | -0.06 | |
| 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 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.12 | -0.02 | |
| 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。
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
ドライブインパクトの目的を明確にする
ドライブインパクト：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.27
ドライブインパクトを5回振り返り、使った状況と結果を記録します。有効な使い方は残し、平均回数に合わせるより失敗の共通点を調べましょう。
試してみようダミーの別スロットにドライブインパクトと通常の攻撃を記録し、混ぜて再生します。現在のゲージ状況で使える対応を見分けて練習しましょう。
根拠となる統計
- ドライブインパクト：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.27
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
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 8.3 · 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 8.3 · 比較対象 11.85
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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
近距離のパターンを探る
投げ被弾：プロフィール 2.9 · 比較対象 2.13
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
- 投げ被弾：プロフィール 2.9 · 比較対象 2.13
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 0.2 · 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 0.2 · 比較対象 0.27
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 0.1 · 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 0.1 · 比較対象 0.08
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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free