試合ボード

AI tennis 予想: professional 試合 breakdown

The page gathers the upcoming 試合 of the selected sport, モデル 確率, オッズ, results and AI breakdowns in a single 試合 center.

無料プランではデモフィードのみ表示されます。 今後の試合は最大8件、基本ラインのみ表示されます。全ボードはAnalystプランで解放されます。
リセット
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表示 204
今後の試合 204
リーグ 21
ブックメーカー 7
Showing 30 upcoming 試合. These are upcoming events for the selected sport. Use the sport, league and date filters to narrow the list.
ライブ中 ライブ中の試合
LIVE 8 試合

ライブ勝率(市場推定)— どれだけ勝つかであり、利益の予測ではありません。

テニス ITF 男子 - シングルス: M25 Poznan (Poland), クレー ● LIVE58'

ミチャルスキ,ダニエル

0
マシュタコフ,ニキータ

マシュタコフ,ニキータ

0
ライブ予想 1 ミチャルスキ,ダニエル 79%
テニス ITF 男子 - シングルス: M15 Bucharest 3 (Romania), クレー ● LIVE183'

Ghetu G

0

Mazdrashki A

1
ライブ予想 2 Mazdrashki A 89%
テニス ITF 女子 - シングルス: W50 Oldenzaal (Netherlands), クレー ● LIVE93'

Pace F

0

Steur J L S

1
ライブ予想 2 Steur J L S 85%
テニス ITF 女子 - シングルス: W50 Kursumlijska Banja (Serbia), クレー ● LIVE123'

Dencheva R

0

Stankovich A. (Ser)

1
ライブ予想 2 Stankovich A. (Ser) 70%
テニス ITF 男子 - シングルス: M25 Lausanne (Switzerland), クレー ● LIVE63'
チェペレフ,アンドレイ

チェペレフ,アンドレイ

1
ロレンツォ・カルボーニ

ロレンツォ・カルボーニ

0
ライブ予想 1 チェペレフ,アンドレイ 60%
テニス 国際 World テニス. 男子. Spain. ダブルス ● LIVE108'

Ritschard A

1

Perez Contri S

0
ライブ予想 1 Ritschard A 84%
テニス ITF 女子 - シングルス: W75 Bytom (Poland), クレー ● LIVE93'
Zoldakova D

Zoldakova D

0
ミクルスキテ・ユスティナ

ミクルスキテ・ユスティナ

0
ライブ予想 1 Zoldakova D 77%
テニス 国際 Augsburg, Germany ● LIVE33'
ファクンド・メナ

ファクンド・メナ

0

クレトゥ,セザール (ROU)

0
ライブ予想 2 クレトゥ,セザール (ROU) 78%
ITF 男子 - ダブルス: M25 Poznan (Poland), クレー テニス
29.08 1 試合
テニス ITF 男子 - ダブルス: M25 Poznan (Poland), クレー 29.08.2026 12:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Basel V / Ribero F

Matushevski P./Werblinski J.

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 Basel V / Ribero F 62%
1 62% · 2 38%
1.50 2.46
✓ 試合前データ準備完了 ライン準備完了 3 ブックメーカー 1 マーケット 更新 29.08 11:55 UTC
試合カードにラインあり 3 ブックメーカー 詳細
全統計とモデルの結論

モデル vs マーケット

Glicko 1 / 2: 61.8% / 38.2%

マーケット 1 / 2: 62.2% / 37.8%

人気の罠: no

データの完全性: 24%

試合コンテキスト

ブックメーカーカバレッジ: 1×2 3 · total 0

トーナメント: ITF 男子 - ダブルス: M25 Poznan (Poland), クレー

ITF 男子 - シングルス: M15 Kursumlijska Banja 13 (Serbia), クレー テニス
29.08 1 試合
テニス ITF 男子 - シングルス: M15 Kursumlijska Banja 13 (Serbia), クレー 29.08.2026 12:30 UTC ニュートラル・モデル計算

Juhas K

Popko D. (Kaz)

Popko D. (Kaz)

🎯 PropickAI予想
2 Popko D. (Kaz) 52%
1 48% · 2 52%
1.95 1.78
✓ 試合前データ準備完了 📊 詳細統計 ライン準備完了 2 ブックメーカー 1 マーケット 更新 29.08 12:25 UTC
試合カードにラインあり 2 ブックメーカー 詳細
全統計とモデルの結論

モデル vs マーケット

Glicko 1 / 2: 48.5% / 51.5%

マーケット 1 / 2: 48.3% / 51.7%

人気の罠: no

データの完全性: 29%

試合コンテキスト

ブックメーカーカバレッジ: 1×2 2 · total 0

トーナメント: ITF 男子 - シングルス: M15 Kursumlijska Banja 13 (Serbia), クレー

ITF 男子 - ダブルス: M25 Lausanne (Switzerland), クレー テニス
29.08 1 試合
テニス ITF 男子 - ダブルス: M25 Lausanne (Switzerland), クレー 29.08.2026 13:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Burdet A./Nikles I.

Baumgartner S./Berrut A.

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 Burdet A./Nikles I. 83%
1 83% · 2 17%
🎯 安全なピック 勝者 Burdet A./Nikles I. ~87% 強い
1.12 5.40
✓ 試合前データ準備完了 ライン準備完了 3 ブックメーカー 1 マーケット 更新 29.08 12:56 UTC
試合カードにラインあり 3 ブックメーカー 詳細
全統計とモデルの結論

モデル vs マーケット

Glicko 1 / 2: 82.0% / 18.0%

マーケット 1 / 2: 82.8% / 17.2%

人気の罠: no

データの完全性: 24%

試合コンテキスト

ブックメーカーカバレッジ: 1×2 3 · total 0

トーナメント: ITF 男子 - ダブルス: M25 Lausanne (Switzerland), クレー

ITF 男子 - ダブルス: M15 Allershausen (Germany), クレー テニス
29.08 1 試合
テニス ITF 男子 - ダブルス: M15 Allershausen (Germany), クレー 29.08.2026 13:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Duda A./Frohlich M.

Eichenseher D./Erhardt M. A.

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 Eichenseher D./Erhardt M. A. 79%
1 21% · 2 79%
🎯 安全なピック 勝者 Eichenseher D./Erhardt M. A. ~87% 強い
4.50 1.17
✓ 試合前データ準備完了 ライン準備完了 3 ブックメーカー 1 マーケット 更新 29.08 12:56 UTC
試合カードにラインあり 3 ブックメーカー 詳細
全統計とモデルの結論

モデル vs マーケット

Glicko 1 / 2: 21.8% / 78.2%

マーケット 1 / 2: 20.9% / 79.1%

人気の罠: no

データの完全性: 24%

試合コンテキスト

ブックメーカーカバレッジ: 1×2 3 · total 0

トーナメント: ITF 男子 - ダブルス: M15 Allershausen (Germany), クレー

ITF 男子 - ダブルス: M15 Hurghada 6 (Egypt), ハード テニス
29.08 1 試合
テニス ITF 男子 - ダブルス: M15 Hurghada 6 (Egypt), ハード 29.08.2026 13:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Dukhan Ch./Zhaviia D.

Asravi A./Ibrahim K.

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 Asravi A./Ibrahim K. 62%
1 38% · 2 62%
2.46 1.49
✓ 試合前データ準備完了 ライン準備完了 2 ブックメーカー 1 マーケット 更新 29.08 12:56 UTC
試合カードにラインあり 2 ブックメーカー 詳細
全統計とモデルの結論

モデル vs マーケット

Glicko 1 / 2: 38.4% / 61.6%

マーケット 1 / 2: 38.1% / 61.9%

人気の罠: no

データの完全性: 24%

試合コンテキスト

ブックメーカーカバレッジ: 1×2 2 · total 0

トーナメント: ITF 男子 - ダブルス: M15 Hurghada 6 (Egypt), ハード

ITF 女子 - ダブルス: W15 Hurghada 6 (Egypt), ハード テニス
29.08 1 試合
テニス ITF 女子 - ダブルス: W15 Hurghada 6 (Egypt), ハード 29.08.2026 13:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Bosman C./Reguer A.

Ezzat Ia./Petretic L.

🎯 PropickAI予想
1 Bosman C./Reguer A. 50%
1 50% · 2 50%
1.85 1.85
✓ 試合前データ準備完了 ライン準備完了 3 ブックメーカー 1 マーケット 更新 29.08 12:56 UTC
試合カードにラインあり 3 ブックメーカー 詳細
全統計とモデルの結論

モデル vs マーケット

Glicko 1 / 2: 50.0% / 50.0%

マーケット 1 / 2: 50.0% / 50.0%

人気の罠: no

データの完全性: 24%

試合コンテキスト

ブックメーカーカバレッジ: 1×2 3 · total 0

トーナメント: ITF 女子 - ダブルス: W15 Hurghada 6 (Egypt), ハード

Winston Salem, USA テニス
29.08 1 試合
テニス Winston Salem, USA 29.08.2026 20:00 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ
フェリー・アルトゥール

フェリー・アルトゥール

イグナシオ・ブセ

イグナシオ・ブセ

🎯 PropickAI予想
1 フェリー・アルトゥール 53%
1 53% · 2 47%
1.82 2.07
✓ 試合前データ準備完了 📊 詳細統計 ライン準備完了 6 ブックメーカー 5 マーケット 更新 29.08 13:29 UTC
試合カードにラインあり 6 ブックメーカー 詳細
全統計とモデルの結論

モデル vs マーケット

Glicko 1 / 2: 53.3% / 46.7%

マーケット 1 / 2: 53.0% / 47.0%

人気の罠: no

データの完全性: 39%

試合コンテキスト

ブックメーカーカバレッジ: 1×2 6 · total 0

トーナメント: Winston Salem, USA

Kingston 2, Jamaica, ダブルス テニス
29.08 1 試合
テニス Kingston 2, Jamaica, ダブルス 29.08.2026 21:00 UTC ニュートラル・モデル計算
A・レイモンド / L・サンチェス

A・レイモンド / L・サンチェス

Donski A / Martin D

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 A・レイモンド / L・サンチェス 61%
1 61% · 2 39%
1.53 2.36
✓ 試合前データ準備完了 ライン準備完了 2 ブックメーカー 1 マーケット 更新 29.08 13:25 UTC
試合カードにラインあり 2 ブックメーカー 詳細
全統計とモデルの結論

モデル vs マーケット

Glicko 1 / 2: 60.3% / 39.7%

マーケット 1 / 2: 60.7% / 39.3%

人気の罠: no

データの完全性: 24%

試合コンテキスト

ブックメーカーカバレッジ: 1×2 2 · total 0

トーナメント: Kingston 2, Jamaica, ダブルス

Monterrey, Mexico, ダブルス テニス
29.08 1 試合
テニス Monterrey, Mexico, ダブルス 29.08.2026 21:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Kozyreva M / Lumsden M

Dzhoint M./Siui Ifan

🎯 PropickAI予想
2 Dzhoint M./Siui Ifan 55%
1 45% · 2 55%
2.10 1.72
✓ 試合前データ準備完了 ライン準備完了 2 ブックメーカー 3 マーケット 更新 29.08 13:25 UTC
試合カードにラインあり 2 ブックメーカー 詳細
全統計とモデルの結論

モデル vs マーケット

Glicko 1 / 2: 45.6% / 54.4%

マーケット 1 / 2: 45.3% / 54.7%

人気の罠: no

データの完全性: 24%

試合コンテキスト

ブックメーカーカバレッジ: 1×2 2 · total 0

トーナメント: Monterrey, Mexico, ダブルス

Kingston 2, Jamaica テニス
29.08 1 試合
テニス Kingston 2, Jamaica 29.08.2026 23:00 UTC ニュートラル・モデル計算
Maio E. (Ssha)

Maio E. (Ssha)

アンドラーデ・アンドレス

🎯 PropickAI予想
2 アンドラーデ・アンドレス 54%
1 46% · 2 54%
2.05 1.77
✓ 試合前データ準備完了 ライン準備完了 5 ブックメーカー 3 マーケット 更新 29.08 13:29 UTC
試合カードにラインあり 5 ブックメーカー 詳細
全統計とモデルの結論

モデル vs マーケット

Glicko 1 / 2: 46.8% / 53.2%

マーケット 1 / 2: 47.0% / 53.1%

人気の罠: no

データの完全性: 24%

試合コンテキスト

ブックメーカーカバレッジ: 1×2 5 · total 0

トーナメント: Kingston 2, Jamaica

国際 Monterrey, Mexico テニス
29.08 1 試合
テニス 国際 Monterrey, Mexico 29.08.2026 23:30 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ
パリー・ダイアン

パリー・ダイアン

メルテンス・エリーズ

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 メルテンス・エリーズ 66%
1 34% · 2 66%
🎯 安全なピック 勝者 メルテンス・エリーズ ~79% 自信あり
2.85 1.45
✓ 試合前データ準備完了 📊 詳細統計 ライン準備完了 6 ブックメーカー 5 マーケット 更新 29.08 13:32 UTC
試合カードにラインあり 6 ブックメーカー 詳細
全統計とモデルの結論

モデル vs マーケット

Glicko 1 / 2: 35.2% / 64.8%

マーケット 1 / 2: 34.5% / 65.5%

人気の罠: no

データの完全性: 44%

試合コンテキスト

ブックメーカーカバレッジ: 1×2 6 · total 0

トーナメント: 国際 Monterrey, Mexico

ITF 男子 - シングルス: M25 Taipei 2 (Taiwan), ハード テニス
30.08 1 試合
テニス ITF 男子 - シングルス: M25 Taipei 2 (Taiwan), ハード 30.08.2026 02:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Chen K. S. (Tvn)

Dellavedova M

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 Dellavedova M 82%
1 18% · 2 82%
🎯 安全なピック 勝者 Dellavedova M ~87% 強い
5.40 1.17
✓ 試合前データ準備完了 📊 詳細統計 ライン準備完了 5 ブックメーカー 3 マーケット 更新 29.08 13:29 UTC
試合カードにラインあり 5 ブックメーカー 詳細
全統計とモデルの結論

モデル vs マーケット

Glicko 1 / 2: 21.0% / 79.0%

マーケット 1 / 2: 20.1% / 79.9%

人気の罠: no

データの完全性: 24%

試合コンテキスト

ブックメーカーカバレッジ: 1×2 5 · total 0

トーナメント: ITF 男子 - シングルス: M25 Taipei 2 (Taiwan), ハード

ITF 女子 - シングルス: W15 Tianjin 4 (China), ハード テニス
30.08 1 試合
テニス ITF 女子 - シングルス: W15 Tianjin 4 (China), ハード 30.08.2026 03:00 UTC ニュートラル・モデル計算
Shi Han

Shi Han

Khan Zh. (Kit)

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 Shi Han 89%
1 89% · 2 11%
🎯 安全なピック 勝者 Shi Han ~95% 鉄板
1.05 8.60
✓ 試合前データ準備完了 ライン準備完了 3 ブックメーカー 1 マーケット 更新 29.08 13:25 UTC
試合カードにラインあり 3 ブックメーカー 詳細
全統計とモデルの結論

モデル vs マーケット

Glicko 1 / 2: 87.7% / 12.3%

マーケット 1 / 2: 88.5% / 11.5%

人気の罠: no

データの完全性: 24%

試合コンテキスト

ブックメーカーカバレッジ: 1×2 3 · total 0

トーナメント: ITF 女子 - シングルス: W15 Tianjin 4 (China), ハード

ITF 女子 - ダブルス: W75 Bytom (Poland), クレー テニス
30.08 1 試合
テニス ITF 女子 - ダブルス: W75 Bytom (Poland), クレー 30.08.2026 13:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Fen Sh./Li Ch.

Gavrila O / Sakellaridi S

🎯 PropickAI予想
1 Fen Sh./Li Ch. 50%
1 50% · 2 50%
1.85 1.85
✓ 試合前データ準備完了 📊 詳細統計 ライン準備完了 2 ブックメーカー 1 マーケット 更新 29.08 13:25 UTC
試合カードにラインあり 2 ブックメーカー 詳細
全統計とモデルの結論

モデル vs マーケット

Glicko 1 / 2: 49.9% / 50.1%

マーケット 1 / 2: 50.0% / 50.0%

人気の罠: no

データの完全性: 24%

試合コンテキスト

ブックメーカーカバレッジ: 1×2 2 · total 0

トーナメント: ITF 女子 - ダブルス: W75 Bytom (Poland), クレー

US Open, New York, USA テニス
30.08 16 試合
テニス US Open, New York, USA 30.08.2026 15:00 UTC ニュートラル・モデル計算
ウー・イービン

ウー・イービン

ウォルトン・アダム

ウォルトン・アダム

🎯 PropickAI予想
2 ウォルトン・アダム 50%
1 50% · 2 50%
1.91 1.90
✓ 試合前データ準備完了 📊 詳細統計 ライン準備完了 3 ブックメーカー 3 マーケット 更新 29.08 13:29 UTC
試合カードにラインあり 3 ブックメーカー 詳細
全統計とモデルの結論

モデル vs マーケット

Glicko 1 / 2: 49.8% / 50.2%

マーケット 1 / 2: 50.0% / 50.0%

人気の罠: no

データの完全性: 24%

試合コンテキスト

ブックメーカーカバレッジ: 1×2 3 · total 0

トーナメント: US Open, New York, USA

テニス US Open, New York, USA 30.08.2026 15:00 UTC ニュートラル・モデル計算
レヘッカ・イジー

レヘッカ・イジー

カレーニョ・ブスタ・パブロ

カレーニョ・ブスタ・パブロ

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 レヘッカ・イジー 78%
1 78% · 2 22%
🎯 安全なピック 勝者 レヘッカ・イジー ~87% 強い
1.25 4.40
✓ 試合前データ準備完了 📊 詳細統計 ライン準備完了 4 ブックメーカー 3 マーケット 更新 29.08 13:29 UTC
試合カードにラインあり 4 ブックメーカー 詳細
全統計とモデルの結論

モデル vs マーケット

Glicko 1 / 2: 77.4% / 22.6%

マーケット 1 / 2: 78.1% / 21.9%

人気の罠: no

データの完全性: 29%

試合コンテキスト

ブックメーカーカバレッジ: 1×2 4 · total 0

トーナメント: US Open, New York, USA

テニス US Open, New York, USA 30.08.2026 15:00 UTC ニュートラル・モデル計算
マイクシャク・カミル

マイクシャク・カミル

メジェドビッチ・ハマド

メジェドビッチ・ハマド

🎯 PropickAI予想
1 マイクシャク・カミル 53%
1 53% · 2 47%
1.80 2.02
✓ 試合前データ準備完了 📊 詳細統計 ライン準備完了 3 ブックメーカー 3 マーケット 更新 29.08 13:29 UTC
試合カードにラインあり 3 ブックメーカー 詳細
全統計とモデルの結論

モデル vs マーケット

Glicko 1 / 2: 53.3% / 46.7%

マーケット 1 / 2: 53.0% / 47.0%

人気の罠: no

データの完全性: 24%

試合コンテキスト

ブックメーカーカバレッジ: 1×2 3 · total 0

トーナメント: US Open, New York, USA

テニス US Open, New York, USA 30.08.2026 15:00 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ
Merida Aguilar D

Merida Aguilar D

フチョヴィクス・マルトン

フチョヴィクス・マルトン

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 Merida Aguilar D 79%
1 79% · 2 21%
🎯 安全なピック 勝者 Merida Aguilar D ~87% 強い
1.21 4.50
✓ 試合前データ準備完了 📊 詳細統計 ライン準備完了 4 ブックメーカー 5 マーケット 更新 29.08 13:29 UTC
試合カードにラインあり 4 ブックメーカー 詳細
全統計とモデルの結論

モデル vs マーケット

Glicko 1 / 2: 78.5% / 21.5%

マーケット 1 / 2: 79.0% / 21.1%

人気の罠: no

データの完全性: 39%

試合コンテキスト

ブックメーカーカバレッジ: 1×2 4 · total 0

トーナメント: US Open, New York, USA

テニス US Open, New York, USA 30.08.2026 15:00 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ
プリズミック・ディノ

プリズミック・ディノ

シェフチェンコ・アレクサンドル

シェフチェンコ・アレクサンドル

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 プリズミック・ディノ 71%
1 71% · 2 29%
🎯 安全なピック 勝者 プリズミック・ディノ ~79% 自信あり
1.35 3.30
✓ 試合前データ準備完了 📊 詳細統計 ライン準備完了 6 ブックメーカー 5 マーケット 更新 29.08 13:29 UTC
試合カードにラインあり 6 ブックメーカー 詳細
全統計とモデルの結論

モデル vs マーケット

Glicko 1 / 2: 70.4% / 29.6%

マーケット 1 / 2: 71.0% / 29.0%

人気の罠: no

データの完全性: 39%

試合コンテキスト

ブックメーカーカバレッジ: 1×2 6 · total 0

トーナメント: US Open, New York, USA

テニス US Open, New York, USA 30.08.2026 15:00 UTC ニュートラル・モデル計算
島袋・翔

島袋・翔

リンダーネック・アルトゥール

リンダーネック・アルトゥール

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 リンダーネック・アルトゥール 64%
1 36% · 2 64%
2.65 1.51
✓ 試合前データ準備完了 ライン準備完了 2 ブックメーカー 1 マーケット 更新 27.08 21:25 UTC
試合カードにラインあり 2 ブックメーカー 詳細
全統計とモデルの結論

モデル vs マーケット

Glicko 1 / 2: 36.7% / 63.3%

マーケット 1 / 2: 36.4% / 63.6%

人気の罠: no

データの完全性: 24%

試合コンテキスト

ブックメーカーカバレッジ: 1×2 2 · total 0

トーナメント: US Open, New York, USA

テニス US Open, New York, USA 30.08.2026 15:00 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ
ブリンコワ・アンナ

ブリンコワ・アンナ

カリンスカヤ・アンナ

カリンスカヤ・アンナ

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 カリンスカヤ・アンナ 73%
1 27% · 2 73%
🎯 安全なピック 勝者 カリンスカヤ・アンナ ~79% 自信あり
3.50 1.32
✓ 試合前データ準備完了 📊 詳細統計 ライン準備完了 6 ブックメーカー 5 マーケット 更新 29.08 13:29 UTC
試合カードにラインあり 6 ブックメーカー 詳細
全統計とモデルの結論

モデル vs マーケット

Glicko 1 / 2: 27.8% / 72.2%

マーケット 1 / 2: 27.2% / 72.8%

人気の罠: no

データの完全性: 39%

試合コンテキスト

ブックメーカーカバレッジ: 1×2 6 · total 0

トーナメント: US Open, New York, USA

テニス US Open, New York, USA 30.08.2026 15:00 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ
ボリネッツ・ケイティ

ボリネッツ・ケイティ

ノスコバ・リンダ

ノスコバ・リンダ

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 ノスコバ・リンダ 73%
1 27% · 2 73%
🎯 安全なピック 勝者 ノスコバ・リンダ ~79% 自信あり
3.60 1.32
✓ 試合前データ準備完了 📊 詳細統計 ライン準備完了 6 ブックメーカー 5 マーケット 更新 29.08 13:29 UTC
試合カードにラインあり 6 ブックメーカー 詳細
全統計とモデルの結論

モデル vs マーケット

Glicko 1 / 2: 28.3% / 71.7%

マーケット 1 / 2: 27.7% / 72.3%

人気の罠: no

データの完全性: 39%

試合コンテキスト

ブックメーカーカバレッジ: 1×2 6 · total 0

トーナメント: US Open, New York, USA

テニス US Open, New York, USA 30.08.2026 15:00 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ
ギブソン・タリア

ギブソン・タリア

ヴェキッチ・ドナ

ヴェキッチ・ドナ

🎯 PropickAI予想
2 ヴェキッチ・ドナ 51%
1 49% · 2 51%
1.98 1.91
✓ 試合前データ準備完了 📊 詳細統計 ライン準備完了 6 ブックメーカー 5 マーケット 更新 29.08 13:29 UTC
試合カードにラインあり 6 ブックメーカー 詳細
全統計とモデルの結論

モデル vs マーケット

Glicko 1 / 2: 48.6% / 51.4%

マーケット 1 / 2: 48.8% / 51.3%

人気の罠: no

データの完全性: 39%

試合コンテキスト

ブックメーカーカバレッジ: 1×2 6 · total 0

トーナメント: US Open, New York, USA

テニス US Open, New York, USA 30.08.2026 15:00 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ
ゴルビック・ビクトリヤ

ゴルビック・ビクトリヤ

パリー・ダイアン

パリー・ダイアン

🎯 PropickAI予想
2 パリー・ダイアン 54%
1 46% · 2 54%
2.10 1.76
✓ 試合前データ準備完了 📊 詳細統計 ライン準備完了 6 ブックメーカー 5 マーケット 更新 29.08 13:29 UTC
試合カードにラインあり 6 ブックメーカー 詳細
全統計とモデルの結論

モデル vs マーケット

Glicko 1 / 2: 46.0% / 54.0%

マーケット 1 / 2: 45.8% / 54.2%

人気の罠: no

データの完全性: 39%

試合コンテキスト

ブックメーカーカバレッジ: 1×2 6 · total 0

トーナメント: US Open, New York, USA

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ジョイント・マヤ

ジョイント・マヤ

サムソノワ・リュドミラ

サムソノワ・リュドミラ

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 サムソノワ・リュドミラ 69%
1 31% · 2 69%
🎯 安全なピック 勝者 サムソノワ・リュドミラ ~79% 自信あり
3.10 1.37
✓ 試合前データ準備完了 📊 詳細統計 ライン準備完了 4 ブックメーカー 5 マーケット 更新 29.08 13:29 UTC
試合カードにラインあり 4 ブックメーカー 詳細
全統計とモデルの結論

モデル vs マーケット

Glicko 1 / 2: 31.0% / 69.0%

マーケット 1 / 2: 30.7% / 69.4%

人気の罠: no

データの完全性: 44%

試合コンテキスト

ブックメーカーカバレッジ: 1×2 4 · total 0

トーナメント: US Open, New York, USA

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クルーガー・アシュリン

クルーガー・アシュリン

アニシモワ・アマンダ

アニシモワ・アマンダ

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 アニシモワ・アマンダ 82%
1 18% · 2 82%
🎯 安全なピック 勝者 アニシモワ・アマンダ ~87% 強い
5.40 1.16
✓ 試合前データ準備完了 📊 詳細統計 ライン準備完了 4 ブックメーカー 5 マーケット 更新 29.08 13:29 UTC
試合カードにラインあり 4 ブックメーカー 詳細
全統計とモデルの結論

モデル vs マーケット

Glicko 1 / 2: 18.6% / 81.4%

マーケット 1 / 2: 17.9% / 82.1%

人気の罠: no

データの完全性: 39%

試合コンテキスト

ブックメーカーカバレッジ: 1×2 4 · total 0

トーナメント: US Open, New York, USA

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パオリーニ・ジャスミン

パオリーニ・ジャスミン

エルヤヴェツ・ヴェロニカ

エルヤヴェツ・ヴェロニカ

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 パオリーニ・ジャスミン 83%
1 83% · 2 17%
🎯 安全なピック 勝者 パオリーニ・ジャスミン ~87% 強い
1.14 5.70
✓ 試合前データ準備完了 ライン準備完了 1 ブックメーカー 5 マーケット 更新 29.08 12:28 UTC
試合カードにラインあり 1 ブックメーカー 詳細
全統計とモデルの結論

モデル vs マーケット

Glicko 1 / 2: 59.8% / 40.2%

マーケット 1 / 2: 83.3% / 16.7%

人気の罠: no

データの完全性: 39%

試合コンテキスト

ブックメーカーカバレッジ: 1×2 1 · total 0

トーナメント: US Open, New York, USA

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ラキモワ・カミラ

ラキモワ・カミラ

クレイチコバ・バルボラ

クレイチコバ・バルボラ

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 クレイチコバ・バルボラ 75%
1 25% · 2 75%
🎯 安全なピック 勝者 クレイチコバ・バルボラ ~79% 自信あり
3.80 1.30
✓ 試合前データ準備完了 📊 詳細統計 ライン準備完了 4 ブックメーカー 5 マーケット 更新 29.08 13:29 UTC
試合カードにラインあり 4 ブックメーカー 詳細
全統計とモデルの結論

モデル vs マーケット

Glicko 1 / 2: 26.2% / 73.8%

マーケット 1 / 2: 25.6% / 74.4%

人気の罠: no

データの完全性: 39%

試合コンテキスト

ブックメーカーカバレッジ: 1×2 4 · total 0

トーナメント: US Open, New York, USA

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スニグル・ダリア

スニグル・ダリア

シュナイダー・ディアナ

シュナイダー・ディアナ

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 シュナイダー・ディアナ 72%
1 28% · 2 72%
🎯 安全なピック 勝者 シュナイダー・ディアナ ~79% 自信あり
3.50 1.36
✓ 試合前データ準備完了 📊 詳細統計 ライン準備完了 6 ブックメーカー 5 マーケット 更新 29.08 13:29 UTC
試合カードにラインあり 6 ブックメーカー 詳細
全統計とモデルの結論

モデル vs マーケット

Glicko 1 / 2: 29.5% / 70.5%

マーケット 1 / 2: 28.9% / 71.1%

人気の罠: no

データの完全性: 39%

試合コンテキスト

ブックメーカーカバレッジ: 1×2 6 · total 0

トーナメント: US Open, New York, USA

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スティーブンス・スローン

スティーブンス・スローン

タウソン・クララ

タウソン・クララ

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 タウソン・クララ 70%
1 30% · 2 70%
🎯 安全なピック 勝者 タウソン・クララ ~79% 自信あり
3.20 1.36
✓ 試合前データ準備完了 📊 詳細統計 ライン準備完了 4 ブックメーカー 5 マーケット 更新 29.08 13:29 UTC
試合カードにラインあり 4 ブックメーカー 詳細
全統計とモデルの結論

モデル vs マーケット

Glicko 1 / 2: 30.9% / 69.1%

マーケット 1 / 2: 30.2% / 69.8%

人気の罠: no

データの完全性: 39%

試合コンテキスト

ブックメーカーカバレッジ: 1×2 4 · total 0

トーナメント: US Open, New York, USA

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分析

Why are PropickAI tennis 予想 effective?

テニス is a sport of individual matchups, so the モデル considers more than just player ranking. It factors in court surface, 調子 in recent tournaments, head-to-head records, serve and return quality, 引き分け density and possible fatigue. AI tennis 予想 help you see where ATP and WTA statistics 試合 the マーケット ライン and where there is a discrepancy.