直近の対戦
敗北ランクマッチ
CA
MACA更新：1 時間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%特別製Ⅲ
Meow
MR 1,774#14,888直近10戦4–6-15直近20戦10–100
勝率
56%
141勝 · 113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
141
ランクマッチ
敗北
113
ランクマッチ
最高MR
1,796
Cammy
ランクMR · Cammy
ローカル 253 · インポート 0 · グラフ 253 · 保存済み対戦 274
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 | 特別製Ⅲ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 19.0% | 31.2% | -12.2% | |
| ドライブアーツ | 9.5% | 16.8% | -7.4% | |
| SA2 | 22.0% | 16.0% | +6.0% | |
| CA | 15.0% | 9.3% | +5.7% | |
| 画面端での攻め | 7.90 | 12.91 | -5.01 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 13.00 | 8.80 | +4.20 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 44.6% | 40.7% | +3.9% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 3.4% | 5.2% | -1.8% | |
| ドライブガード | 8.8% | 10.1% | -1.3% | |
| 投げ被弾 | 3.10 | 2.13 | +0.97 | |
| 投げ | 3.00 | 2.43 | +0.57 | |
| SA1 | 44.0% | 43.6% | +0.4% | |
| 投げ抜け | 0.60 | 0.35 | +0.25 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.18 | -0.18 | |
| ジャストパリィ | 0.70 | 0.54 | +0.16 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.1% | 1.3% | -0.1% | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| ドライブパリィ | 1.50 | 1.56 | -0.06 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.25 | -0.05 | |
| 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 | |
| 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 0.1 · 比較対象 0.09
近距離の選択を振り返る
投げ抜け：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.35
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.35
- 投げ被弾：プロフィール 3 · 比較対象 2.13
- 投げ：プロフィール 2.4 · 比較対象 2.43
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.18
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.18
- ドライブパリィ：プロフィール 2.2 · 比較対象 1.56
- ジャストパリィ：プロフィール 1 · 比較対象 0.54
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：nex-agi/nex-n2.5-pro: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 0.1 · 比較対象 0.09
近距離のパターンを探る
投げ抜け：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.35
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.35
- 投げ被弾：プロフィール 3 · 比較対象 2.13
- 投げ：プロフィール 2.4 · 比較対象 2.43
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 0.1 · 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 0.1 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 0.8% · 比較対象 1.3%
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：nex-agi/nex-n2.5-pro:free