直近の対戦
敗北ランクマッチ
ZA
AKZA更新：1 週間前
CrossPlatform
JapanC100%
CrossPlatformJapanC100%ワンワン
Let's Do This
LP 18,599直近10戦7–3直近20戦12–8
勝率
50%
58勝 · 58敗 · 保存済み116件
ランクマッチの対戦
116
選択中のモード
勝利
58
ランクマッチ
敗北
58
ランクマッチ
最高LP
18,898
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
ZAAKZA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | ワンワン | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 0.0% | 35.2% | -35.2% | |
| SA2 | 4.4% | 36.6% | -32.2% | |
| SA3 | 60.0% | 30.6% | +29.4% | |
| CA | 33.3% | 11.7% | +21.7% | |
| SA1 | 2.2% | 21.1% | -18.9% | |
| ドライブアーツ | 28.5% | 12.9% | +15.7% | |
| ドライブインパクト消費 | 12.2% | 2.1% | +10.0% | |
| 画面端での攻め | 4.30 | 6.66 | -2.36 | |
| ドライブガード | 12.5% | 14.6% | -2.1% | |
| ドライブパリィ | 0.80 | 2.09 | -1.29 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.00 | 10.28 | -1.28 | |
| 投げ | 3.70 | 2.51 | +1.19 | |
| ドライブインパクト | 1.00 | 0.27 | +0.73 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.77 | -0.67 | |
| 投げ被弾 | 2.90 | 2.32 | +0.58 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.60 | 0.13 | +0.47 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 8.4% | 7.9% | +0.5% | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.42 | -0.42 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.50 | 0.19 | +0.31 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.20 | -0.10 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.08 | -0.08 | |
| 投げ抜け | 0.50 | 0.57 | -0.07 | |
| 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。
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。
Zangief · 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 · 比較対象 0.27
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 · 比較対象 0.27
- ドライブインパクト消費：プロフィール 12.2% · 比較対象 2.1%
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成功：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.19
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成功：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.19
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.6 · 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 60% · 比較対象 30.6%
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 60% · 比較対象 30.6%
- CA：プロフィール 33.3% · 比較対象 11.7%
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4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4勝
継続する傾向と単発のミスを分ける
保存済みの直近ランクマッチ：100試合中46勝
複数の直近試合で勝ちと負けを比べます。印象的な一度のミスより、繰り返す状況を中心に準備しましょう。
試してみよう最初のラウンドで仮説を一つ確認します。繰り返すなら準備した調整を行い、違うならその仮説を捨てて新しい傾向を観察しましょう。
根拠となる統計
- 保存済みの直近ランクマッチ：100試合中46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