直近の対戦
敗北ランクマッチ
ZA
LUZA更新：1 週間前
CrossPlatform
Japanクラブ · LoyalMuscleM100%
CrossPlatformJapanクラブ · LoyalMuscleM100%チョコミント榊
Three-Hundred-SIXTY Degrees!
直近10戦2–8直近20戦5–15
勝率
48%
48勝 · 52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
48
ランクマッチ
敗北
52
ランクマッチ
最高LP
6,559
Zangief
ランクLP · Zangief
このキャラクターのLP推移
リプレイ未リクエスト
ZALUZA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | チョコミント榊 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| CA | 62.3% | 10.1% | +52.2% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 0.0% | 34.2% | -34.2% | |
| SA2 | 4.9% | 35.4% | -30.5% | |
| SA1 | 1.6% | 25.3% | -23.7% | |
| ドライブインパクト消費 | 14.4% | 2.1% | +12.4% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 16.3% | 7.9% | +8.4% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 5.20 | 10.73 | -5.53 | |
| 画面端での攻め | 1.90 | 6.47 | -4.57 | |
| ドライブガード | 17.7% | 14.4% | +3.3% | |
| SA3 | 31.1% | 29.2% | +2.0% | |
| ドライブパリィ | 0.10 | 2.03 | -1.93 | |
| ドライブアーツ | 12.2% | 13.0% | -0.8% | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.90 | 0.14 | +0.76 | |
| ジャストパリィ | 0.00 | 0.75 | -0.75 | |
| ドライブインパクト | 1.00 | 0.25 | +0.75 | |
| 投げ被弾 | 3.00 | 2.43 | +0.57 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.61 | -0.51 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.50 | -0.40 | |
| 投げ | 3.10 | 2.71 | +0.39 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.50 | 0.18 | +0.32 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.00 | 0.24 | -0.24 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.08 | -0.08 | |
| スタン成功 | 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。
Zangief · 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 0.9 · 比較対象 0.13
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 0.9 · 比較対象 0.13
ゲージ消費の目的を決める
SA1：プロフィール 1.6% · 比較対象 21.1%
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
- SA1：プロフィール 1.6% · 比較対象 21.1%
- SA2：プロフィール 4.9% · 比較対象 36.6%
- CA：プロフィール 62.3% · 比較対象 11.7%
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 1.9 · 比較対象 6.66
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 1.9 · 比較対象 6.66
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 5.2 · 比較対象 10.28
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 2026/09/08 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
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 0.9 · 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被弾：プロフィール 0.9 · 比較対象 0.13
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消費：プロフィール 14.4% · 比較対象 2.1%
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消費：プロフィール 14.4% · 比較対象 2.1%
- ドライブインパクト：プロフィール 1 · 比較対象 0.27
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 3.1 · 比較対象 2.51
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 3.1 · 比較対象 2.51
- 投げ被弾：プロフィール 3 · 比較対象 2.32
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 2026/09/08 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free