直近の対戦
敗北ランクマッチ
CA
KECA更新：2 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%Dorak
Let's Do This
直近10戦4–6直近20戦8–12
勝率
47%
119勝 · 135敗 · 保存済み254件
ランクマッチの対戦
254
選択中のモード
勝利
119
ランクマッチ
敗北
135
ランクマッチ
最高LP
24,048
Cammy
ランクLP · Cammy
このキャラクターのLP推移
リプレイ未リクエスト
CAKECA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Dorak | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 61.1% | 40.1% | +21.0% | |
| SA2 | 0.0% | 15.6% | -15.6% | |
| ドライブアーツ | 2.1% | 15.4% | -13.3% | |
| SA3 | 39.2% | 28.1% | +11.0% | |
| ドライブガード | 3.4% | 9.7% | -6.4% | |
| SA1 | 50.0% | 44.3% | +5.7% | |
| 画面端での攻め | 7.90 | 12.32 | -4.42 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 0.5% | 4.9% | -4.4% | |
| CA | 10.8% | 8.6% | +2.2% | |
| ドライブインパクト消費 | 3.2% | 1.3% | +1.9% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.50 | 9.05 | +1.45 | |
| 投げ被弾 | 3.20 | 2.12 | +1.08 | |
| ドライブパリィ | 1.00 | 1.47 | -0.47 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.55 | -0.35 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.15 | +0.25 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.09 | +0.21 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.20 | -0.20 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.06 | +0.14 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.23 | -0.13 | |
| 投げ | 2.40 | 2.35 | +0.05 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| 投げ抜け | 0.40 | 0.37 | +0.03 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.07 | +0.03 |
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
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 0.1 · 比較対象 0.06
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 0.1 · 比較対象 0.06
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.09
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 0.5 · 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 0.5 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 4.3% · 比較対象 1.3%
近距離の選択を振り返る
投げ被弾：プロフィール 2.7 · 比較対象 2.13
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
- 投げ被弾：プロフィール 2.7 · 比較対象 2.13
- 投げ：プロフィール 1.8 · 比較対象 2.43
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：nex-agi/nex-n2.5-mini:free
このプレイヤーへの対策
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 0.1 · 比較対象 0.06
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 0.1 · 比較対象 0.06
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.09
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 0.16
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 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 4.3% · 比較対象 1.3%
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：66試合中33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：66試合中33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：nex-agi/nex-n2.5-mini:free