直近の対戦
勝利ランクマッチ
CA
INCA更新：1 週間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%charta
Let's Do This
直近10戦7–3+41直近20戦12–8+42
勝率
52%
39勝 · 36敗 · 保存済み75件
ランクマッチの対戦
75
選択中のモード
勝利
39
ランクマッチ
敗北
36
ランクマッチ
最高MR
1,466
Cammy
ランクMR · Cammy
ローカル 75 · インポート 0 · グラフ 75 · 保存済み対戦 75
リプレイ未リクエスト
CAINCA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | charta | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| CA | 24.0% | 8.6% | +15.4% | |
| SA1 | 30.0% | 44.3% | -14.3% | |
| SA3 | 42.0% | 28.1% | +13.9% | |
| SA2 | 4.0% | 15.6% | -11.6% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 49.2% | 40.1% | +9.1% | |
| ドライブガード | 3.4% | 9.7% | -6.3% | |
| ドライブインパクト消費 | 6.3% | 1.3% | +5.0% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 1.5% | 4.9% | -3.4% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 6.20 | 9.05 | -2.85 | |
| ドライブアーツ | 13.0% | 15.4% | -2.4% | |
| 画面端での攻め | 10.80 | 12.32 | -1.52 | |
| ドライブパリィ | 0.40 | 1.47 | -1.07 | |
| ジャストパリィ | 0.00 | 0.55 | -0.55 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.20 | -0.20 | |
| 投げ | 2.20 | 2.35 | -0.15 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.15 | +0.15 | |
| 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 | |
| 投げ被弾 | 2.00 | 2.12 | -0.12 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.37 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| 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 0.3 · 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 0.3 · 比較対象 0.06
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 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 0.3 · 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 0.3 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 6.1% · 比較対象 1.3%
ゲージ消費の目的を決める
SA3：プロフィール 50% · 比較対象 31.2%
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
- SA3：プロフィール 50% · 比較対象 31.2%
- CA：プロフィール 16.7% · 比較対象 9.3%
- SA1：プロフィール 27.1% · 比較対象 43.6%
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 2026/09/08 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview: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 0.3 · 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 0.3 · 比較対象 0.06
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 0.3 · 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 0.3 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 6.1% · 比較対象 1.3%
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Akuma：53試合中23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 Akuma：53試合中23勝
- 対 Marisa：13試合中4勝
- 対 Yasmine：23試合中11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 2026/09/08 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free