直近の対戦
勝利ランクマッチ
ZA
MAZA更新：6 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%tlow1301
Let's Change the World
MR 1,708#23,073直近10戦7–3+31直近20戦14–6+55
勝率
51%
52勝 · 49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
52
ランクマッチ
敗北
49
ランクマッチ
最高MR
1,777
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
ZAMAZA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | tlow1301 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| CA | 70.8% | 11.7% | +59.2% | |
| SA2 | 0.0% | 36.6% | -36.6% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 6.5% | 35.2% | -28.7% | |
| SA1 | 4.2% | 21.1% | -17.0% | |
| ドライブアーツ | 19.6% | 12.9% | +6.7% | |
| SA3 | 25.0% | 30.6% | -5.6% | |
| ドライブインパクト消費 | 5.7% | 2.1% | +3.6% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 10.6% | 7.9% | +2.6% | |
| ドライブガード | 12.6% | 14.6% | -2.0% | |
| ドライブパリィ | 0.60 | 2.09 | -1.49 | |
| 画面端での攻め | 5.20 | 6.66 | -1.46 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.50 | 10.28 | -0.78 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.77 | -0.67 | |
| 投げ | 2.10 | 2.51 | -0.41 | |
| ドライブリバーサル | 0.80 | 0.42 | +0.38 | |
| ドライブインパクト | 0.60 | 0.27 | +0.33 | |
| 投げ被弾 | 2.10 | 2.32 | -0.22 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.13 | +0.17 | |
| 投げ抜け | 0.70 | 0.57 | +0.13 | |
| 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 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.19 | +0.01 |
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
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 0.8 · 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 0.8 · 比較対象 2.09
- ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.77
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.9 · 比較対象 0.42
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
ゲージ消費の目的を決める
SA2：プロフィール 0% · 比較対象 36.6%
実際のゲージを見ながら消費判断を5回振り返ります。何を得て、どの選択肢が残ったかを記録しましょう。使用割合だけでは効率を測れません。
試してみよう使い慣れた連係で、ゲージを使う形と温存する形を練習します。結果と残量を比べ、それぞれに適した状況を決めましょう。
根拠となる統計
- SA2：プロフィール 0% · 比較対象 36.6%
- CA：プロフィール 56% · 比較対象 11.7%
- SA1：プロフィール 12% · 比較対象 21.1%
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 Luke：97試合中53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 Luke：97試合中53勝
- 対 Alex：71試合中28勝
- 対 Yasmine：68試合中42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：57試合中25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：57試合中25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 0.5 · 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 0.5 · 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%
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