直近の対戦
敗北ランクマッチ
CA
LUCA更新：13 時間前
Steam
Japanクラブ · POLICENAUTSC100%
SteamJapanクラブ · POLICENAUTSC100%ぎょうざの満州
Street Fighter IV Fan
MR 1,570#119,847直近10戦5–5+1直近20戦12–8+30
勝率
55%
109勝 · 88敗 · 保存済み197件
ランクマッチの対戦
197
選択中のモード
勝利
109
ランクマッチ
敗北
88
ランクマッチ
最高MR
1,664
Cammy
ランクMR · Cammy
ローカル 197 · インポート 0 · グラフ 197 · 保存済み対戦 197
リプレイ未リクエスト
CALUCA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | ぎょうざの満州 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 47.1% | 31.2% | +15.9% | |
| SA2 | 2.9% | 16.0% | -13.0% | |
| SA1 | 33.8% | 43.6% | -9.7% | |
| CA | 16.2% | 9.3% | +6.9% | |
| ドライブアーツ | 11.1% | 16.8% | -5.7% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 43.6% | 40.7% | +2.9% | |
| 画面端での攻め | 10.70 | 12.91 | -2.21 | |
| ドライブガード | 8.9% | 10.1% | -1.2% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.4% | 5.2% | +1.1% | |
| ドライブパリィ | 0.70 | 1.56 | -0.86 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.00 | 8.80 | -0.80 | |
| ドライブインパクト消費 | 0.6% | 1.3% | -0.7% | |
| 投げ被弾 | 2.70 | 2.13 | +0.57 | |
| 投げ抜け | 0.90 | 0.35 | +0.55 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.54 | -0.44 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.18 | -0.18 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.25 | -0.15 | |
| 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 | |
| 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。
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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
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 0.2 · 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 0.2 · 比較対象 0.16
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 0.7 · 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 0.7 · 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 · 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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini: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 Ryu：97試合中59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 Ryu：97試合中59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：100試合中51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：100試合中51勝
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