直近の対戦
勝利ランクマッチ
IN
AKIN更新：2 日前
CrossPlatform
Nepalクラブ · TacoRoomC100%
CrossPlatformNepalクラブ · TacoRoomC100%asuka1250
Alluring Mermaid
MR 1,501#250,475直近10戦6–4+16直近20戦12–8+31
勝率
52%
52勝 · 48敗 · 保存済み100件
ランクマッチの対戦
100
選択中のモード
勝利
52
ランクマッチ
敗北
48
ランクマッチ
最高MR
1,517
Ingrid
ランクMR · Ingrid
ローカル 100 · インポート 0 · グラフ 100 · 保存済み対戦 121
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 | asuka1250 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（パリィ） | 12.4% | 7.4% | +5.0% | |
| CA | 1.9% | 5.1% | -3.2% | |
| SA3 | 18.9% | 15.9% | +3.0% | |
| ドライブガード | 15.0% | 12.3% | +2.7% | |
| SA2 | 54.7% | 52.1% | +2.6% | |
| SA1 | 24.5% | 26.9% | -2.4% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.10 | 10.40 | -2.30 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 23.7% | 25.1% | -1.4% | |
| 画面端での攻め | 12.40 | 11.52 | +0.88 | |
| 投げ被弾 | 1.30 | 2.18 | -0.88 | |
| ドライブパリィ | 0.70 | 1.54 | -0.84 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.6% | 2.0% | +0.6% | |
| ドライブアーツ | 26.9% | 27.3% | -0.4% | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.50 | -0.40 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.31 | -0.31 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.36 | -0.26 | |
| 投げ | 2.10 | 2.26 | -0.16 | |
| 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 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.29 | -0.09 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.13 | +0.07 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.24 | +0.06 |
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
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 · 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 · 比較対象 0.3
- ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.5
- ドライブパリィ：プロフィール 0.5 · 比較対象 1.51
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 0.3 · 比較対象 0.13
ゲージ消費の目的を決める
SA3：プロフィール 7% · 比較対象 15%
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
- SA3：プロフィール 7% · 比較対象 15%
- SA2：プロフィール 63.2% · 比較対象 57%
- SA1：プロフィール 21.1% · 比較対象 23.4%
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 JP：18試合中10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 JP：18試合中10勝
- 対 A.K.I.：16試合中8勝
- 対 M. Bison：16試合中8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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free