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ZA
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LU更新：12 時間前
Steam
Japanクラブ · GOZILINEC100%
SteamJapanクラブ · GOZILINEC100%ザッキー影山
Only Need Three Minutes
MR 1,810#8,850直近10戦6–4+15直近20戦12–8+30
勝率
58%
52勝 · 37敗 · 保存済み89件
ランクマッチの対戦
89
選択中のモード
勝利
52
ランクマッチ
敗北
37
ランクマッチ
最高MR
1,810
Luke
ランクMR · Luke
ローカル 69 · インポート 0 · グラフ 69 · 保存済み対戦 222
リプレイ未リクエスト
ZAMALU差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | ザッキー影山 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 13.5% | 30.6% | -17.2% | |
| SA2 | 40.4% | 26.0% | +14.4% | |
| SA3 | 44.2% | 34.2% | +10.1% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 46.6% | 37.3% | +9.3% | |
| ドライブアーツ | 9.2% | 16.7% | -7.5% | |
| CA | 1.9% | 9.2% | -7.2% | |
| ドライブガード | 9.1% | 13.2% | -4.1% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 5.80 | 8.74 | -2.94 | |
| 画面端での攻め | 10.70 | 13.55 | -2.85 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 5.8% | 7.6% | -1.8% | |
| ドライブパリィ | 0.80 | 1.80 | -1.00 | |
| 投げ | 1.90 | 2.43 | -0.53 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.69 | -0.49 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.7% | 1.4% | +0.3% | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.08 | +0.22 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.20 | -0.20 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.22 | -0.12 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.19 | +0.11 | |
| 投げ被弾 | 2.10 | 2.01 | +0.09 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| 投げ抜け | 0.40 | 0.37 | +0.03 |
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。
Luke · 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 0.2 · 比較対象 0.06
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 0.06
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.08
近距離の選択を振り返る
投げ抜け：プロフィール 1 · 比較対象 0.4
近距離のやり取りを5回確認します。投げの機会、投げの試行、防御の選択を分けて見ましょう。集計回数だけでは正解を判断できません。
試してみよう繰り返す状況で打撃と投げをダミーに記録し、選んだ対応を練習します。実戦でも意識して判断できているか確認しましょう。
根拠となる統計
- 投げ抜け：プロフィール 1 · 比較対象 0.4
- 投げ：プロフィール 1.9 · 比較対象 2.57
- 投げ被弾：プロフィール 3.1 · 比較対象 2.04
ゲージ消費の目的を決める
CA：プロフィール 21.2% · 比較対象 10.5%
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
- CA：プロフィール 21.2% · 比較対象 10.5%
- SA1：プロフィール 15.4% · 比較対象 30.7%
- SA3：プロフィール 42.3% · 比較対象 36.2%
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
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 0.2 · 比較対象 0.17
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 0.2 · 比較対象 0.17
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1.6% · 比較対象 1.3%
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Char 253：598試合中356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 Char 253：598試合中356勝
- 対 A.K.I.：65試合中47勝
- 対 Ryu：59試合中40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：20試合中13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：20試合中13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