直近の対戦
勝利ランクマッチ
CA
ALCA更新：1 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%紅茶-PC
Let's Do This
MR 1,712#24,426直近10戦5–5+1直近20戦9–11-14
勝率
53%
82勝 · 73敗 · 保存済み155件
ランクマッチの対戦
155
選択中のモード
勝利
82
ランクマッチ
敗北
73
ランクマッチ
最高MR
1,727
Cammy
ランクMR · Cammy
ローカル 155 · インポート 328 · グラフ 483 · 保存済み対戦 155
リプレイ未リクエスト
CAALCA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 紅茶-PC | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 49.2% | 31.2% | +18.0% | |
| SA2 | 1.6% | 16.0% | -14.3% | |
| SA1 | 37.7% | 43.6% | -5.9% | |
| ドライブアーツ | 11.0% | 16.8% | -5.8% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 46.4% | 40.7% | +5.7% | |
| 画面端での攻め | 10.20 | 12.91 | -2.71 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 11.40 | 8.80 | +2.60 | |
| CA | 11.5% | 9.3% | +2.2% | |
| ドライブガード | 8.1% | 10.1% | -2.0% | |
| ドライブパリィ | 0.80 | 1.56 | -0.76 | |
| 投げ抜け | 0.90 | 0.35 | +0.55 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.54 | -0.34 | |
| 投げ | 2.20 | 2.43 | -0.23 | |
| 投げ被弾 | 2.30 | 2.13 | +0.17 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 5.4% | 5.2% | +0.2% | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.40 | 0.25 | +0.15 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.18 | -0.08 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.16 | +0.04 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.3% | 1.3% | +0.0% | |
| 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 · 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 · 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
画面端に至る経緯を追う
画面端に追い込まれた時間：プロフィール 11.4 · 比較対象 8.8
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
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 11.4 · 比較対象 8.8
- 画面端での攻め：プロフィール 10.2 · 比較対象 12.91
守りの判断を見直す
投げ抜け：プロフィール 0.9 · 比較対象 0.35
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.9 · 比較対象 0.35
- 投げ被弾：プロフィール 2.3 · 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 2026/09/13 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro: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 Luke：74試合中40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 Luke：74試合中40勝
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 0.2 · 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 0.2 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1.3% · 比較対象 1.3%
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 2.2 · 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 2.2 · 比較対象 2.43
- 投げ被弾：プロフィール 2.3 · 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 2026/09/13 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free