直近の対戦
敗北ランクマッチ
IN
AKIN更新：5 日前
Steam
Japanクラブ · TakumaJukuC100%
SteamJapanクラブ · TakumaJukuC100%mori-saaaaaaan
OGHunt
LP 16,600直近10戦4–6直近20戦11–9
勝率
54%
50勝 · 43敗 · 保存済み93件
ランクマッチの対戦
93
選択中のモード
勝利
50
ランクマッチ
敗北
43
ランクマッチ
最高LP
17,760
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
INAKIN差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | mori-saaaaaaan | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 3.6% | 52.1% | -48.6% | |
| CA | 50.0% | 5.1% | +44.9% | |
| SA3 | 46.4% | 15.9% | +30.5% | |
| SA1 | 0.0% | 26.9% | -26.9% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 3.2% | 25.1% | -21.9% | |
| ドライブアーツ | 48.8% | 27.3% | +21.5% | |
| 画面端での攻め | 3.80 | 11.52 | -7.72 | |
| ドライブガード | 7.8% | 12.3% | -4.5% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.00 | 10.40 | -1.40 | |
| ドライブパリィ | 0.30 | 1.54 | -1.24 | |
| ドライブインパクト消費 | 3.2% | 2.0% | +1.2% | |
| 投げ被弾 | 3.30 | 2.18 | +1.12 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.4% | 7.4% | -1.0% | |
| ドライブリバーサル | 0.90 | 0.31 | +0.59 | |
| 投げ | 1.70 | 2.26 | -0.56 | |
| ジャストパリィ | 0.00 | 0.50 | -0.50 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.09 | +0.21 | |
| 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 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.07 | -0.07 |
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 0.3 · 比較対象 0.13
近距離の選択を振り返る
投げ被弾：プロフィール 3.3 · 比較対象 2.13
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
- 投げ被弾：プロフィール 3.3 · 比較対象 2.13
- 投げ：プロフィール 1.7 · 比較対象 2.31
- 投げ抜け：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.41
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 0.9 · 比較対象 0.3
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.9 · 比較対象 0.3
- ドライブパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 1.51
- ジャストパリィ：プロフィール 0 · 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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro: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
近距離のパターンを探る
投げ被弾：プロフィール 3.3 · 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 3.3 · 比較対象 2.13
- 投げ：プロフィール 1.7 · 比較対象 2.31
- 投げ抜け：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.41
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-pro:free