直近の対戦
ZAおとなし
ランクMR · Zangief
ローカル 89 · インポート 0 · グラフ 89 · 保存済み対戦 89
| 傾向 | おとなし | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 6.6% | 25.3% | -18.8% | |
| SA2 | 52.5% | 35.4% | +17.0% | |
| ドライブラッシュ(キャンセル) | 21.7% | 34.2% | -12.6% | |
| ドライブアーツ | 23.4% | 13.0% | +10.4% | |
| CA | 14.8% | 10.1% | +4.7% | |
| SA3 | 26.2% | 29.2% | -3.0% | |
| 画面端での攻め | 4.60 | 6.47 | -1.87 | |
| ドライブラッシュ(パリィ) | 6.2% | 7.9% | -1.6% | |
| ドライブインパクト消費 | 3.4% | 2.1% | +1.3% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 11.80 | 10.73 | +1.07 | |
| 投げ被弾 | 3.30 | 2.43 | +0.87 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.50 | -0.50 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.75 | -0.45 | |
| ドライブガード | 14.0% | 14.4% | -0.3% | |
| 投げ抜け | 0.90 | 0.61 | +0.29 | |
| 投げ | 2.90 | 2.71 | +0.19 | |
| ドライブパリィ | 2.20 | 2.03 | +0.17 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.14 | +0.16 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.24 | -0.14 | |
| スタン被弾 | 0.20 | 0.08 | +0.12 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.25 | +0.05 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.18 | +0.02 |
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
ドライブリバーサル:プロフィール 0 · 比較対象 0.42
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
- ドライブリバーサル:プロフィール 0 · 比較対象 0.42
- ジャストパリィ:プロフィール 0.3 · 比較対象 0.77
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め:プロフィール 4.4 · 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 4.4 · 比較対象 6.66
- 画面端に追い込まれた時間:プロフィール 11.3 · 比較対象 10.28
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 0.3 · 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 0.3 · 比較対象 0.27
- ドライブインパクト消費:プロフィール 3.3% · 比較対象 2.1%
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 Ryu:39試合中19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 Ryu:39試合中19勝
- 対 Luke:21試合中11勝
- 対 Ken:19試合中12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:83試合中40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:83試合中40勝
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 0.3 · 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 0.3 · 比較対象 0.27
- ドライブインパクト消費:プロフィール 3.3% · 比較対象 2.1%
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

