直近の対戦
勝利ランクマッチ
ZA
TEZA更新：5 時間前
CrossPlatform
JapanC100%
CrossPlatformJapanC100%kalashMISOv
Trust Your Muscles
MR 1,525#181,372直近10戦5–5-2直近20戦10–10-3
勝率
52%
53勝 · 48敗 · 保存済み101件
ランクマッチの対戦
101
選択中のモード
勝利
53
ランクマッチ
敗北
48
ランクマッチ
最高MR
1,549
Zangief
ランクMR · Zangief
ローカル 101 · インポート 0 · グラフ 101 · 保存済み対戦 101
リプレイ未リクエスト
ZATEZA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | kalashMISOv | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 54.3% | 30.6% | +23.8% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 13.9% | 35.2% | -21.4% | |
| SA1 | 0.0% | 21.1% | -21.1% | |
| SA2 | 23.9% | 36.6% | -12.7% | |
| CA | 21.7% | 11.7% | +10.1% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 12.0% | 7.9% | +4.0% | |
| ドライブインパクト消費 | 5.8% | 2.1% | +3.7% | |
| 画面端での攻め | 3.00 | 6.66 | -3.66 | |
| ドライブパリィ | 0.60 | 2.09 | -1.49 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 11.20 | 10.28 | +0.92 | |
| 投げ被弾 | 3.10 | 2.32 | +0.78 | |
| ドライブアーツ | 12.2% | 12.9% | -0.7% | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.77 | -0.47 | |
| ドライブガード | 15.0% | 14.6% | +0.4% | |
| 投げ | 2.80 | 2.51 | +0.29 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.57 | -0.27 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.13 | +0.17 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.27 | +0.13 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.08 | -0.08 | |
| ドライブリバーサル | 0.50 | 0.42 | +0.08 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.19 | +0.01 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.20 | +0.00 |
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
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 0.3 · 比較対象 0.13
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 0.3 · 比較対象 0.13
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.19
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 0.4 · 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 0.4 · 比較対象 0.27
- ドライブインパクト消費：プロフィール 5.8% · 比較対象 2.1%
勝敗をまたいで判断を比べる
保存済みの直近ランクマッチ：100試合中53勝
保存された直近の試合から2勝と2敗を選び、判断が変わる場面を探します。戦績だけでは結果が変化した理由はわかりません。
試してみよう次の5試合で試す判断を一つ書き出します。勝敗だけで練習を評価せず、実行できたかと何が起きたかを振り返りましょう。
根拠となる統計
- 保存済みの直近ランクマッチ：100試合中53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 2026/09/13 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free
このプレイヤーへの対策
再現性のある反撃機会を探す
パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.13
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被弾：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.13
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.19
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 0.4 · 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 0.4 · 比較対象 0.27
- ドライブインパクト消費：プロフィール 5.8% · 比較対象 2.1%
攻める前に守り方を探る
投げ抜け：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.57
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.3 · 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 2026/09/13 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free