直近の対戦
勝利ランクマッチ
IN
MAIN更新：1 週間前
CrossPlatform
JapanC100%
CrossPlatformJapanC100%かみもん
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MR 1,670#36,376直近10戦5–5-4直近20戦11–9-1
勝率
59%
36勝 · 25敗 · 保存済み61件
ランクマッチの対戦
61
選択中のモード
勝利
36
ランクマッチ
敗北
25
ランクマッチ
最高MR
1,670
Ingrid
ランクMR · Ingrid
ローカル 47 · インポート 0 · グラフ 47 · 保存済み対戦 83
リプレイ未リクエスト
INMAIN差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | かみもん | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 15.3% | 52.1% | -36.9% | |
| SA1 | 51.4% | 26.9% | +24.5% | |
| SA3 | 29.2% | 15.9% | +13.3% | |
| ドライブアーツ | 16.5% | 27.3% | -10.8% | |
| 画面端での攻め | 5.90 | 11.52 | -5.62 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 30.4% | 25.1% | +5.3% | |
| ドライブガード | 14.3% | 12.3% | +1.9% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.50 | 10.40 | -1.90 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.1% | 7.4% | -1.3% | |
| ドライブパリィ | 2.80 | 1.54 | +1.26 | |
| ドライブインパクト消費 | 3.1% | 2.0% | +1.1% | |
| CA | 4.2% | 5.1% | -0.9% | |
| ドライブリバーサル | 0.60 | 0.31 | +0.29 | |
| 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 | 0.50 | 0.36 | +0.14 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.12 | -0.12 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| 投げ被弾 | 2.10 | 2.18 | -0.08 | |
| 投げ | 2.20 | 2.26 | -0.06 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| ジャストパリィ | 0.50 | 0.50 | -0.00 |
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 0.2 · 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
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 6.2 · 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 6.2 · 比較対象 11.85
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 10.2 · 比較対象 10.23
ゲージ消費の目的を決める
ドライブアーツ：プロフィール 15.4% · 比較対象 27.5%
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
- ドライブアーツ：プロフィール 15.4% · 比較対象 27.5%
- SA2：プロフィール 2.9% · 比較対象 57%
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 2026/09/04 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview: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 0.2 · 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
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 2.7 · 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 2.7 · 比較対象 1.51
- ジャストパリィ：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.5
目の前のゲージに合わせる
SA1：プロフィール 45.6% · 比較対象 23.4%
対戦中のドライブとスーパーアーツの残量を確認します。プロフィールの使用傾向は検証する材料であり、バーンアウトや確定の隙を予測するものではありません。
試してみよう大きな消費の後は、接近前に双方の選択肢を見直します。統計と異なる使い方をする相手には、実際の状況に合わせましょう。
根拠となる統計
- SA1：プロフィール 45.6% · 比較対象 23.4%
- SA3：プロフィール 39.7% · 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 2026/09/04 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free