直近の対戦
敗北バトルハブ
CA
TECA更新：4 日前
CrossPlatform
JapanC100%
CrossPlatformJapanC100%つなやろ
Let's Do This
MR 1,584#103,767直近10戦8–2+50直近20戦15–5+80
勝率
52%
23勝 · 21敗 · 保存済み44件
ランクマッチの対戦
44
選択中のモード
勝利
23
ランクマッチ
敗北
21
ランクマッチ
最高MR
1,588
Cammy
ランクMR · Cammy
ローカル 44 · インポート 0 · グラフ 44 · 保存済み対戦 109
リプレイ未リクエスト
CATECA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | つなやろ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 47.5% | 31.2% | +16.4% | |
| SA2 | 3.3% | 16.0% | -12.7% | |
| ドライブアーツ | 8.4% | 16.8% | -8.4% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 46.1% | 40.7% | +5.4% | |
| 画面端での攻め | 7.60 | 12.91 | -5.31 | |
| ドライブガード | 12.8% | 10.1% | +2.7% | |
| SA1 | 41.0% | 43.6% | -2.6% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.10 | 8.80 | +1.30 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 4.0% | 5.2% | -1.2% | |
| CA | 8.2% | 9.3% | -1.1% | |
| ドライブパリィ | 2.60 | 1.56 | +1.04 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.18 | -0.18 | |
| 投げ被弾 | 2.30 | 2.13 | +0.17 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.00 | 0.09 | -0.09 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.16 | -0.06 | |
| 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 | |
| 投げ抜け | 0.40 | 0.35 | +0.05 | |
| ジャストパリィ | 0.50 | 0.54 | -0.04 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| 投げ | 2.40 | 2.43 | -0.03 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.3% | 1.3% | +0.0% |
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 0.1 · 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 0.1 · 比較対象 0.16
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 0.09
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 · 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
ゲージ消費の目的を決める
ドライブラッシュ（キャンセル）：プロフィール 46.1% · 比較対象 40.7%
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
- ドライブラッシュ（キャンセル）：プロフィール 46.1% · 比較対象 40.7%
- ドライブアーツ：プロフィール 8.4% · 比較対象 16.8%
- SA2：プロフィール 3.3% · 比較対象 16%
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 2026/09/10 · 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 Alex：84試合中27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 Alex：84試合中27勝
- 対 Akuma：38試合中17勝
- 対 Jamie：15試合中7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：41試合中21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：41試合中21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 2026/09/10 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free