直近の対戦
勝利ランクマッチ
ZA
A.ZA更新：1 週間前
Steam
Japanクラブ · nullC100%
SteamJapanクラブ · nullC100%ゆうくんママ
A Man's Peaceful Passing
LP 20,992直近10戦8–2直近20戦15–5
勝率
72%
26勝 · 10敗 · 保存済み36件
ランクマッチの対戦
36
選択中のモード
勝利
26
ランクマッチ
敗北
10
ランクマッチ
最高LP
21,813
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
ZAA.ZA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | ゆうくんママ | 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% | 34.2% | -34.2% | |
| CA | 31.6% | 10.1% | +21.5% | |
| SA1 | 5.3% | 25.3% | -20.1% | |
| SA2 | 15.8% | 35.4% | -19.6% | |
| SA3 | 47.4% | 29.2% | +18.2% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 16.7% | 7.9% | +8.8% | |
| ドライブアーツ | 18.9% | 13.0% | +5.9% | |
| ドライブガード | 19.9% | 14.4% | +5.6% | |
| 画面端での攻め | 2.30 | 6.47 | -4.17 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.10 | 10.73 | -3.63 | |
| ドライブパリィ | 0.50 | 2.03 | -1.53 | |
| 投げ被弾 | 3.10 | 2.43 | +0.67 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.75 | -0.65 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.50 | -0.50 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.7% | 2.1% | -0.4% | |
| 投げ | 3.00 | 2.71 | +0.29 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.00 | 0.18 | -0.18 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.25 | -0.15 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.24 | -0.14 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.08 | -0.08 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.14 | +0.06 | |
| 投げ抜け | 0.60 | 0.61 | -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。
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 0.1 · 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 0.1 · 比較対象 0.27
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1.7% · 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 2.3 · 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 2.3 · 比較対象 6.66
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 7.1 · 比較対象 10.28
ゲージ消費の目的を決める
SA1：プロフィール 5.3% · 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 5.3% · 比較対象 21.1%
- SA2：プロフィール 15.8% · 比較対象 36.6%
- SA3：プロフィール 47.4% · 比較対象 30.6%
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 0.1 · 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 0.1 · 比較対象 0.27
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1.7% · 比較対象 2.1%
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 0.5 · 比較対象 2.09
使い慣れた攻めを一度試し、実際の反応を観察します。その結果から次の選択を変え、行動回数から成功率を推測しないようにしましょう。
試してみよう理解している状況で普段の打撃・投げの選択を試します。同じ反応が続く時だけ狙いを絞り、相手が対応したらタイミングを変えるか仕切り直しましょう。
根拠となる統計
- ドライブパリィ：プロフィール 0.5 · 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
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 3 · 比較対象 2.51
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 · 比較対象 2.51
- 投げ抜け：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.57
- 投げ被弾：プロフィール 3.1 · 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