直近の対戦
ZAkennabe
ランクMR · Zangief
ローカル 56 · インポート 0 · グラフ 56 · 保存済み対戦 184
| 傾向 | kennabe | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 0.0% | 36.6% | -36.6% | |
| CA | 35.3% | 11.7% | +23.6% | |
| SA3 | 41.2% | 30.6% | +10.6% | |
| ドライブインパクト消費 | 8.4% | 2.1% | +6.2% | |
| ドライブガード | 9.3% | 14.6% | -5.4% | |
| ドライブラッシュ(キャンセル) | 32.0% | 35.2% | -3.3% | |
| SA1 | 23.5% | 21.1% | +2.4% | |
| ドライブラッシュ(パリィ) | 6.1% | 7.9% | -1.9% | |
| ドライブパリィ | 0.90 | 2.09 | -1.19 | |
| ドライブアーツ | 14.1% | 12.9% | +1.2% | |
| 画面端での攻め | 7.40 | 6.66 | +0.74 | |
| ドライブインパクト | 0.80 | 0.27 | +0.53 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.77 | -0.47 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.42 | -0.42 | |
| 投げ | 2.10 | 2.51 | -0.41 | |
| 投げ抜け | 0.90 | 0.57 | +0.33 | |
| 投げ被弾 | 2.60 | 2.32 | +0.28 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.13 | +0.17 | |
| スタン成功 | 0.20 | 0.08 | +0.12 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.19 | +0.11 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.20 | -0.10 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.30 | 10.28 | +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
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 5.2% · 比較対象 2.1%
近距離の選択を振り返る
投げ抜け:プロフィール 1.2 · 比較対象 0.57
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 1.2 · 比較対象 0.57
- 投げ:プロフィール 3.1 · 比較対象 2.51
- 投げ被弾:プロフィール 2.7 · 比較対象 2.32
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成功:プロフィール 0.1 · 比較対象 0.19
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成功:プロフィール 0.1 · 比較対象 0.19
- パニッシュカウンター被弾:プロフィール 0.2 · 比較対象 0.13
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 0.3 · 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
近距離のパターンを探る
投げ抜け:プロフィール 1.2 · 比較対象 0.57
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
- 投げ抜け:プロフィール 1.2 · 比較対象 0.57
- 投げ:プロフィール 3.1 · 比較対象 2.51
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ:プロフィール 0.7 · 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 0.7 · 比較対象 2.09
- ジャストパリィ:プロフィール 0.2 · 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
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

