直近の対戦
勝利ランクマッチ
CA
M.CA更新：6 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%手乗りライダー
Found Someone Stronger
MR 1,637#50,211直近10戦4–6-16直近20戦11–9+17
勝率
48%
50勝 · 55敗 · 保存済み105件
ランクマッチの対戦
105
選択中のモード
勝利
50
ランクマッチ
敗北
55
ランクマッチ
最高MR
1,664
Cammy
ランクMR · Cammy
ローカル 105 · インポート 0 · グラフ 105 · 保存済み対戦 105
リプレイ未リクエスト
CAM.CA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 手乗りライダー | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 53.0% | 40.7% | +12.3% | |
| SA2 | 4.9% | 16.0% | -11.0% | |
| SA1 | 53.1% | 43.6% | +9.5% | |
| ドライブアーツ | 10.0% | 16.8% | -6.9% | |
| ドライブガード | 3.2% | 10.1% | -6.9% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 1.0% | 5.2% | -4.2% | |
| 画面端での攻め | 10.00 | 12.91 | -2.91 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 11.00 | 8.80 | +2.20 | |
| SA3 | 32.1% | 31.2% | +0.9% | |
| ドライブパリィ | 0.80 | 1.56 | -0.76 | |
| CA | 9.9% | 9.3% | +0.6% | |
| 投げ被弾 | 2.60 | 2.13 | +0.47 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.54 | -0.44 | |
| ドライブインパクト消費 | 0.8% | 1.3% | -0.4% | |
| 投げ抜け | 0.50 | 0.35 | +0.15 | |
| ドライブリバーサル | 0.30 | 0.18 | +0.12 | |
| 投げ | 2.50 | 2.43 | +0.07 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.16 | -0.06 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.25 | +0.05 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.06 | +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
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 0.8 · 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 0.8 · 比較対象 1.56
- ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.54
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.18
近距離の選択を振り返る
投げ被弾：プロフィール 2.6 · 比較対象 2.13
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
- 投げ被弾：プロフィール 2.6 · 比較対象 2.13
- 投げ抜け：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.35
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 53% · 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 53% · 比較対象 40.7%
- ドライブガード：プロフィール 3.2% · 比較対象 10.1%
- ドライブアーツ：プロフィール 10% · 比較対象 16.8%
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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free
このプレイヤーへの対策
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 0.8 · 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 0.8 · 比較対象 1.56
- ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.54
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.18
近距離のパターンを探る
投げ被弾：プロフィール 2.6 · 比較対象 2.13
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
- 投げ被弾：プロフィール 2.6 · 比較対象 2.13
- 投げ抜け：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.35
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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free