直近の対戦
敗北カスタムルーム
CA
ZACA更新：1 日前
Steam
Japanクラブ · headhunterMRTM100%
SteamJapanクラブ · headhunterMRTM100%あやたるの
Meow
MR 1,560#128,118直近10戦8–2+46直近20戦12–7+40
勝率
63%
12勝 · 7敗 · 保存済み19件
ランクマッチの対戦
19
選択中のモード
勝利
12
ランクマッチ
敗北
7
ランクマッチ
最高MR
1,560
Cammy
ランクMR · Cammy
ローカル 19 · インポート 34 · グラフ 53 · 保存済み対戦 166
リプレイ未リクエスト
CAZACA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | あやたるの | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 2.4% | 16.0% | -13.6% | |
| SA1 | 55.4% | 43.6% | +11.9% | |
| ドライブアーツ | 10.4% | 16.8% | -6.5% | |
| CA | 15.7% | 9.3% | +6.4% | |
| SA3 | 26.5% | 31.2% | -4.7% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 43.7% | 40.7% | +3.0% | |
| ドライブインパクト消費 | 3.3% | 1.3% | +2.1% | |
| ドライブガード | 11.8% | 10.1% | +1.7% | |
| 投げ被弾 | 3.20 | 2.13 | +1.07 | |
| 投げ | 3.00 | 2.43 | +0.57 | |
| ドライブパリィ | 2.00 | 1.56 | +0.44 | |
| 投げ抜け | 0.70 | 0.35 | +0.35 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.54 | -0.34 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.16 | +0.24 | |
| 画面端での攻め | 12.70 | 12.91 | -0.21 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 5.4% | 5.2% | +0.2% | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.18 | -0.08 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.25 | -0.05 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.80 | 8.80 | -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。
Cammy · 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 0.4 · 比較対象 0.16
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 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3.3% · 比較対象 1.3%
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 0.2 · 比較対象 0.09
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 0.2 · 比較対象 0.09
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0 · 比較対象 0.06
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 3 · 比較対象 2.43
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：プロフィール 3 · 比較対象 2.43
- 投げ抜け：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.35
- 投げ被弾：プロフィール 3.2 · 比較対象 2.13
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 2026/09/12 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini: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 Char 253：2,140試合中928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 Char 253：2,140試合中928勝
- 対 Cammy：249試合中87勝
- 対 Akuma：179試合中96勝
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 3 · 比較対象 2.43
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 · 比較対象 2.43
- 投げ被弾：プロフィール 3.2 · 比較対象 2.13
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 2026/09/12 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free