直近の対戦
勝利ランクマッチ
CACACA更新：7 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%さあき小次郎
Meow
MR 1,308#566,471直近10戦5–5-4直近20戦6–7-9
勝率
46%
6勝 · 7敗 · 保存済み13件
ランクマッチの対戦
13
選択中のモード
勝利
6
ランクマッチ
敗北
7
ランクマッチ
最高MR
1,345
Cammy
ランクMR · Cammy
ローカル 13 · インポート 0 · グラフ 13 · 保存済み対戦 13
リプレイ未リクエスト
CACACA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | さあき小次郎 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 56.8% | 40.7% | +16.1% | |
| ドライブアーツ | 3.8% | 16.8% | -13.0% | |
| SA1 | 31.3% | 43.6% | -12.3% | |
| CA | 18.8% | 9.3% | +9.5% | |
| ドライブガード | 3.4% | 10.1% | -6.7% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 0.6% | 5.2% | -4.6% | |
| SA3 | 34.4% | 31.2% | +3.2% | |
| 画面端での攻め | 10.50 | 12.91 | -2.41 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.30 | 8.80 | +1.50 | |
| 投げ被弾 | 2.80 | 2.13 | +0.67 | |
| ドライブパリィ | 0.90 | 1.56 | -0.66 | |
| 投げ抜け | 0.70 | 0.35 | +0.35 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.54 | -0.34 | |
| SA2 | 15.6% | 16.0% | -0.3% | |
| ドライブインパクト消費 | 1.6% | 1.3% | +0.3% | |
| 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 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| 投げ | 2.50 | 2.43 | +0.07 | |
| 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 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.16 | +0.04 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.07 | +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
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
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1.6% · 比較対象 1.3%
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 0.9 · 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 0.9 · 比較対象 1.56
- 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 · 比較対象 0.18
近距離の選択を振り返る
投げ抜け：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.35
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.35
- 投げ被弾：プロフィール 2.8 · 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 2026/09/08 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview: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 Char 253：74試合中30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 Char 253：74試合中30勝
再現性のある反撃機会を探す
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
統計は調査の手がかりです。その間合いで反撃できると確認済みの行動を探し、見た目だけで隙があると判断しないようにしましょう。
試してみよう対象の行動が出たら確認済みの反撃を試します。相手がその行動をやめたら、無理に狙わず通常の間合い管理に戻りましょう。
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
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：dots-studio/dots-3-note-preview:free