直近の対戦
勝利ランクマッチ
CA
AKCA更新：2 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%Wisteria
Magma Mixer Murata
MR 1,739#18,390直近10戦7–3+29直近20戦13–7+42
勝率
52%
44勝 · 40敗 · 保存済み84件
ランクマッチの対戦
84
選択中のモード
勝利
44
ランクマッチ
敗北
40
ランクマッチ
最高MR
1,839
Cammy
ランクMR · Cammy
ローカル 84 · インポート 0 · グラフ 84 · 保存済み対戦 84
リプレイ未リクエスト
CAAKCA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Wisteria | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 7.1% | 16.0% | -8.8% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 47.5% | 40.7% | +6.8% | |
| SA3 | 35.7% | 31.2% | +4.5% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 1.4% | 5.2% | -3.8% | |
| ドライブガード | 7.1% | 10.1% | -3.0% | |
| 画面端での攻め | 10.20 | 12.91 | -2.71 | |
| ドライブインパクト消費 | 3.5% | 1.3% | +2.2% | |
| SA1 | 45.7% | 43.6% | +2.1% | |
| CA | 11.4% | 9.3% | +2.1% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.40 | 8.80 | -1.40 | |
| 投げ被弾 | 1.70 | 2.13 | -0.43 | |
| ドライブアーツ | 17.1% | 16.8% | +0.2% | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.18 | -0.18 | |
| ドライブパリィ | 1.40 | 1.56 | -0.16 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.06 | +0.14 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.16 | +0.14 | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.54 | -0.14 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| 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 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| 投げ | 2.40 | 2.43 | -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。
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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 0.2 · 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 0.2 · 比較対象 0.09
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.2 · 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 0.3 · 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 3.9% · 比較対象 1.3%
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 9.7 · 比較対象 12.91
画面端に追い込まれた場面を5回確認します。最後の脱出だけでなく、その前に位置を失った判断を探し、端攻めに成功した場面も比べましょう。
試してみよう繰り返す位置関係を練習で再現し、普段の対応と隙を抑えた選択を比較します。次の対戦で端に追い込まれる頻度が変わるか確認しましょう。
根拠となる統計
- 画面端での攻め：プロフィール 9.7 · 比較対象 12.91
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 7.6 · 比較対象 8.8
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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview: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 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 3.9% · 比較対象 1.3%
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 1.7 · 比較対象 1.56
使い慣れた攻めを一度試し、実際の反応を観察します。その結果から次の選択を変え、行動回数から成功率を推測しないようにしましょう。
試してみよう理解している状況で普段の打撃・投げの選択を試します。同じ反応が続く時だけ狙いを絞り、相手が対応したらタイミングを変えるか仕切り直しましょう。
根拠となる統計
- ドライブパリィ：プロフィール 1.7 · 比較対象 1.56
- ジャストパリィ：プロフィール 0.4 · 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
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 2.8 · 比較対象 2.43
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：プロフィール 2.8 · 比較対象 2.43
- 投げ抜け：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.35
- 投げ被弾：プロフィール 1.7 · 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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free