直近の対戦
勝利ランクマッチ
ZA
MAZA更新：5 日前
Steam
Japanクラブ · nijizangiM100%
SteamJapanクラブ · nijizangiM100%くまたろ
Bear Chucker
MR 1,495#316,310直近10戦4–6-22直近20戦10–10-5
勝率
46%
49勝 · 58敗 · 保存済み107件
ランクマッチの対戦
107
選択中のモード
勝利
49
ランクマッチ
敗北
58
ランクマッチ
最高MR
1,588
Zangief
ランクMR · Zangief
ローカル 107 · インポート 0 · グラフ 107 · 保存済み対戦 107
リプレイ未リクエスト
ZAMAZA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | くまたろ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 12.4% | 35.2% | -22.8% | |
| ドライブアーツ | 35.2% | 12.9% | +22.3% | |
| SA2 | 58.7% | 36.6% | +22.1% | |
| SA1 | 0.0% | 21.1% | -21.1% | |
| SA3 | 23.9% | 30.6% | -6.7% | |
| CA | 17.4% | 11.7% | +5.7% | |
| ドライブガード | 10.9% | 14.6% | -3.7% | |
| 画面端での攻め | 4.10 | 6.66 | -2.56 | |
| ドライブインパクト消費 | 0.8% | 2.1% | -1.4% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 11.40 | 10.28 | +1.12 | |
| ドライブリバーサル | 1.50 | 0.42 | +1.08 | |
| ドライブパリィ | 1.10 | 2.09 | -0.99 | |
| 投げ | 3.50 | 2.51 | +0.99 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 7.0% | 7.9% | -1.0% | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.77 | -0.67 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.57 | -0.47 | |
| スタン被弾 | 0.30 | 0.07 | +0.23 | |
| 投げ被弾 | 2.10 | 2.32 | -0.22 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.00 | 0.19 | -0.19 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.27 | -0.17 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.13 | +0.17 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.08 | -0.08 | |
| 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。
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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
近距離の選択を振り返る
投げ抜け：プロフィール 0.1 · 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 0.1 · 比較対象 0.57
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 3.5 · 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 3.5 · 比較対象 6.66
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
攻める前に守り方を探る
ドライブリバーサル：プロフィール 1.3 · 比較対象 0.42
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 1.3 · 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 3.8 · 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 3.8 · 比較対象 2.51
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 0.2 · 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 0.2 · 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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free