直近の対戦
敗北ランクマッチ
CA
EDCA更新：1 週間前
Steam
Swedenクラブ · UppsalaFGCC100%
SteamSwedenクラブ · UppsalaFGCC100%Nagnub
Cat Cafe Regular
MR 1,433#460,138直近10戦2–8-43直近20戦7–13-58
勝率
38%
16勝 · 26敗 · 保存済み42件
ランクマッチの対戦
42
選択中のモード
勝利
16
ランクマッチ
敗北
26
ランクマッチ
最高MR
1,499
Cammy
ランクMR · Cammy
ローカル 14 · インポート 0 · グラフ 14 · 保存済み対戦 42
リプレイ未リクエスト
CAEDCA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Nagnub | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 71.9% | 44.3% | +27.6% | |
| SA2 | 0.0% | 15.6% | -15.6% | |
| SA3 | 15.6% | 28.1% | -12.5% | |
| ドライブアーツ | 10.5% | 15.4% | -4.9% | |
| 画面端での攻め | 8.30 | 12.32 | -4.02 | |
| CA | 12.5% | 8.6% | +3.9% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 36.9% | 40.1% | -3.2% | |
| ドライブインパクト消費 | 4.1% | 1.3% | +2.9% | |
| 投げ | 1.90 | 2.35 | -0.45 | |
| 投げ被弾 | 2.50 | 2.12 | +0.38 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.55 | -0.35 | |
| ドライブインパクト | 0.50 | 0.15 | +0.35 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.40 | 0.09 | +0.31 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.06 | +0.14 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.23 | -0.13 | |
| ドライブガード | 9.6% | 9.7% | -0.1% | |
| 投げ抜け | 0.50 | 0.37 | +0.13 | |
| ドライブリバーサル | 0.30 | 0.20 | +0.10 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 4.8% | 4.9% | -0.1% | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.00 | 9.05 | -0.05 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| ドライブパリィ | 1.50 | 1.47 | +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。
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
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 0.5 · 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 0.5 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 4.1% · 比較対象 1.3%
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 0.2 · 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 0.2 · 比較対象 0.06
勝敗をまたいで判断を比べる
保存済みの直近ランクマッチ：42試合中16勝
保存された直近の試合から2勝と2敗を選び、判断が変わる場面を探します。戦績だけでは結果が変化した理由はわかりません。
試してみよう次の5試合で試す判断を一つ書き出します。勝敗だけで練習を評価せず、実行できたかと何が起きたかを振り返りましょう。
根拠となる統計
- 保存済みの直近ランクマッチ：42試合中16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 2026/09/08 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini: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 0.5 · 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 0.5 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 4.1% · 比較対象 1.3%
攻める前に守り方を探る
ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.54
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
- ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 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
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：42試合中16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：42試合中16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 2026/09/08 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free