直近の対戦
敗北ランクマッチ
CA
MACA更新：5 時間前
Steam
United StatesC100%
SteamUnited StatesC100%Hollywood RobTV
Unknown Noise Transforms Mega Man!
MR 1,958#1,951直近10戦7–3+5直近20戦13–7+1
勝率
54%
78勝 · 66敗 · 保存済み144件
ランクマッチの対戦
144
選択中のモード
勝利
78
ランクマッチ
敗北
66
ランクマッチ
最高MR
1,979
Cammy
ランクMR · Cammy
ローカル 144 · インポート 0 · グラフ 144 · 保存済み対戦 144
リプレイ未リクエスト
CAMACA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Hollywood RobTV | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 7.1% | 16.0% | -8.8% | |
| SA1 | 50.0% | 43.6% | +6.4% | |
| CA | 11.9% | 9.3% | +2.6% | |
| ドライブアーツ | 14.7% | 16.8% | -2.1% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 42.5% | 40.7% | +1.8% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.60 | 8.80 | -1.20 | |
| 投げ | 3.00 | 2.43 | +0.57 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.6% | 1.3% | +0.3% | |
| 画面端での攻め | 13.20 | 12.91 | +0.29 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 4.9% | 5.2% | -0.3% | |
| ドライブガード | 9.9% | 10.1% | -0.3% | |
| SA3 | 31.0% | 31.2% | -0.2% | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.35 | -0.15 | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.54 | -0.14 | |
| 投げ被弾 | 2.20 | 2.13 | +0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.25 | +0.05 | |
| ドライブパリィ | 1.60 | 1.56 | +0.04 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.16 | +0.04 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| ドライブリバーサル | 0.20 | 0.18 | +0.02 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.09 | +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。
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 0.1 · 比較対象 0.06
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
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1.2% · 比較対象 1.3%
守りの判断を見直す
ジャストパリィ：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.54
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
- ジャストパリィ：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.54
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.18
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：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：58試合中22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：58試合中22勝
- 対 Rashid：22試合中5勝
- 対 Jamie：19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：85試合中38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：85試合中38勝
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
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：dots-studio/dots-3-note-preview:free