直近の対戦
勝利ランクマッチ
IN
LUIN更新：23 時間前
Steam
OtherC77%
SteamOtherC77%matiko
Let's Do This
LP 22,708直近10戦7–3直近20戦9–4
勝率
69%
9勝 · 4敗 · 保存済み13件
ランクマッチの対戦
13
選択中のモード
勝利
9
ランクマッチ
敗北
4
ランクマッチ
最高LP
22,708
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
INLUIN差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | matiko | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 1.6% | 52.1% | -50.6% | |
| SA3 | 42.9% | 15.9% | +27.0% | |
| CA | 25.4% | 5.1% | +20.3% | |
| ドライブインパクト消費 | 11.1% | 2.0% | +9.1% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 18.3% | 25.1% | -6.9% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 6.00 | 10.40 | -4.40 | |
| SA1 | 30.2% | 26.9% | +3.3% | |
| 画面端での攻め | 8.80 | 11.52 | -2.72 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 5.3% | 7.4% | -2.1% | |
| ドライブガード | 10.4% | 12.3% | -1.9% | |
| ドライブアーツ | 28.8% | 27.3% | +1.5% | |
| ドライブインパクト | 1.20 | 0.24 | +0.96 | |
| 投げ | 3.00 | 2.26 | +0.74 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.70 | 0.13 | +0.57 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.50 | 0.09 | +0.41 | |
| ドライブパリィ | 1.20 | 1.54 | -0.34 | |
| 投げ被弾 | 1.90 | 2.18 | -0.28 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.31 | -0.21 | |
| 投げ抜け | 0.50 | 0.36 | +0.14 | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.50 | -0.10 | |
| スタン成功 | 0.20 | 0.12 | +0.08 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.29 | +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 1.2 · 比較対象 0.24
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 1.2 · 比較対象 0.24
- ドライブインパクト消費：プロフィール 11.1% · 比較対象 2%
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.31
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 0.1 · 比較対象 0.31
- ドライブパリィ：プロフィール 1.2 · 比較対象 1.54
- ジャストパリィ：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.5
ゲージ消費の目的を決める
ドライブラッシュ（キャンセル）：プロフィール 18.3% · 比較対象 25.1%
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
- ドライブラッシュ（キャンセル）：プロフィール 18.3% · 比較対象 25.1%
- ドライブラッシュ（パリィ）：プロフィール 5.3% · 比較対象 7.4%
- ドライブガード：プロフィール 10.4% · 比較対象 12.3%
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 2026/09/14 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini: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 1.2 · 比較対象 0.24
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 1.2 · 比較対象 0.24
- ドライブインパクト消費：プロフィール 11.1% · 比較対象 2%
再現性のある反撃機会を探す
パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.13
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成功：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.13
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.09
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 3 · 比較対象 2.26
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：プロフィール 3 · 比較対象 2.26
- 投げ被弾：プロフィール 1.9 · 比較対象 2.18
- 投げ抜け：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.36
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 2026/09/14 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free