直近の対戦
敗北ランクマッチ
ZA
AKZA更新：1 時間前
Steam
JapanM100%
SteamJapanM100%mizo.one
Haitani Family
MR 1,444#476,783直近10戦3–7-31直近20戦10–10-3
勝率
46%
24勝 · 28敗 · 保存済み52件
ランクマッチの対戦
52
選択中のモード
勝利
24
ランクマッチ
敗北
28
ランクマッチ
最高MR
1,515
Zangief
ランクMR · Zangief
ローカル 52 · インポート 115 · グラフ 155 · 保存済み対戦 52
リプレイ未リクエスト
ZAAKZA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | mizo.one | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 2.4% | 34.2% | -31.8% | |
| SA1 | 2.0% | 25.3% | -23.3% | |
| ドライブアーツ | 34.1% | 13.0% | +21.1% | |
| SA2 | 49.0% | 35.4% | +13.6% | |
| CA | 22.4% | 10.1% | +12.4% | |
| 画面端での攻め | 2.70 | 6.47 | -3.77 | |
| SA3 | 26.5% | 29.2% | -2.7% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 11.60 | 10.73 | +0.87 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.75 | -0.45 | |
| ドライブリバーサル | 0.90 | 0.50 | +0.40 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.61 | -0.31 | |
| ドライブガード | 14.2% | 14.4% | -0.2% | |
| ドライブパリィ | 1.80 | 2.03 | -0.23 | |
| 投げ被弾 | 2.20 | 2.43 | -0.23 | |
| 投げ | 2.60 | 2.71 | -0.11 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 8.0% | 7.9% | +0.1% | |
| 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 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.25 | -0.05 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.0% | 2.1% | -0.0% | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.24 | -0.04 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.18 | +0.02 |
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
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 · 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 · 比較対象 0.19
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.13
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 1.3 · 比較対象 2.09
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
- ドライブパリィ：プロフィール 1.3 · 比較対象 2.09
- ジャストパリィ：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.77
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.8 · 比較対象 0.42
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 2.6 · 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 2.6 · 比較対象 6.66
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 12 · 比較対象 10.28
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 2026/09/09 · 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 1.8% · 比較対象 2.1%
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Ryu：89試合中37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：89試合中37勝
- 対 Luke：57試合中27勝
- 対 Akuma：38試合中15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：38試合中17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：38試合中17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 2026/09/09 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free