直近の対戦
敗北ランクマッチ
CA
KECA更新：2 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%184Livit
Leotard Liker
LP 13,337直近10戦2–8直近20戦7–13
勝率
44%
116勝 · 146敗 · 保存済み262件
ランクマッチの対戦
262
選択中のモード
勝利
116
ランクマッチ
敗北
146
ランクマッチ
最高LP
13,546
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 | 184Livit | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 74.2% | 28.1% | +46.0% | |
| SA1 | 3.2% | 44.3% | -41.1% | |
| ドライブインパクト消費 | 14.6% | 1.3% | +13.3% | |
| ドライブガード | 0.3% | 9.7% | -9.5% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 46.9% | 40.1% | +6.8% | |
| SA2 | 9.7% | 15.6% | -5.9% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 0.1% | 4.9% | -4.8% | |
| CA | 12.9% | 8.6% | +4.3% | |
| ドライブアーツ | 11.6% | 15.4% | -3.8% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 6.70 | 9.05 | -2.35 | |
| 画面端での攻め | 10.00 | 12.32 | -2.32 | |
| ドライブパリィ | 0.00 | 1.47 | -1.47 | |
| 投げ被弾 | 3.20 | 2.12 | +1.08 | |
| ドライブインパクト | 1.10 | 0.15 | +0.95 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.90 | 0.06 | +0.84 | |
| 投げ | 3.10 | 2.35 | +0.75 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.70 | 0.09 | +0.61 | |
| ジャストパリィ | 0.00 | 0.55 | -0.55 | |
| 投げ抜け | 0.60 | 0.37 | +0.23 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.20 | -0.20 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.23 | -0.13 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 |
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。
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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 0.6 · 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 0.6 · 比較対象 0.09
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 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 1.1 · 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 1.1 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 14.2% · 比較対象 1.3%
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 1.56
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
- ドライブパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 1.56
- ジャストパリィ：プロフィール 0 · 比較対象 0.54
- ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 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 2026/09/08 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free
このプレイヤーへの対策
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 1.1 · 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 1.1 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 14.2% · 比較対象 1.3%
近距離のパターンを探る
投げ抜け：プロフィール 0.5 · 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 0.5 · 比較対象 0.35
- 投げ被弾：プロフィール 2.8 · 比較対象 2.13
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