直近の対戦
勝利ランクマッチ
TE
LU
ZA更新：6 日前
Steam
OtherC100%
SteamOtherC100%gityo
Let's Do This
LP 10,215直近10戦5–5直近20戦7–13
勝率
41%
43勝 · 61敗 · 保存済み104件
ランクマッチの対戦
104
選択中のモード
勝利
43
ランクマッチ
敗北
61
ランクマッチ
最高LP
10,222
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
TELUZA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | gityo | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 0.2% | 35.2% | -35.1% | |
| ドライブインパクト消費 | 20.4% | 2.1% | +18.2% | |
| SA3 | 17.6% | 30.6% | -12.9% | |
| CA | 23.5% | 11.7% | +11.8% | |
| ドライブガード | 6.2% | 14.6% | -8.5% | |
| SA2 | 41.2% | 36.6% | +4.6% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 4.3% | 7.9% | -3.6% | |
| SA1 | 17.6% | 21.1% | -3.5% | |
| 画面端での攻め | 3.70 | 6.66 | -2.96 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.60 | 10.28 | -2.68 | |
| ドライブアーツ | 15.3% | 12.9% | +2.4% | |
| ドライブパリィ | 0.20 | 2.09 | -1.89 | |
| 投げ | 3.80 | 2.51 | +1.29 | |
| ドライブインパクト | 1.50 | 0.27 | +1.23 | |
| 投げ被弾 | 3.50 | 2.32 | +1.18 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.90 | 0.19 | +0.71 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.80 | 0.13 | +0.67 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.77 | -0.67 | |
| 投げ抜け | 1.00 | 0.57 | +0.43 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.42 | -0.42 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.00 | 0.20 | -0.20 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.08 | -0.08 | |
| 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
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 2.09
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
- ドライブパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 2.09
- ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.77
- ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.42
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 1.5 · 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 1.5 · 比較対象 0.27
- ドライブインパクト消費：プロフィール 20.4% · 比較対象 2.1%
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 3.7 · 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 3.7 · 比較対象 6.66
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 7.6 · 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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview: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 1.5 · 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 1.5 · 比較対象 0.27
- ドライブインパクト消費：プロフィール 20.4% · 比較対象 2.1%
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 0.9 · 比較対象 0.19
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 0.9 · 比較対象 0.19
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.8 · 比較対象 0.13
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 3.8 · 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 3.8 · 比較対象 2.51
- 投げ被弾：プロフィール 3.5 · 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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free