試合ボード
AI tennis 予想: professional 試合 breakdown
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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。
M・フヴァリンスカ / S・クラウス
M・ケンペン / A・パノワ
マレーロ・クルベロ,イバン
ビックネル,ブライス
ガルフィ・ダルマ
サスノビッチ・アリアクサンドラ
フィコビッチ・フアン・パブロ
ズウ,エヴァン
ソボレワ, アナスタシア
シュブラゼ・アレクサンドレ
ヴァルドマノヴァ・ヴェンドゥラ
Carle M L
コストウラス・ソフィア
ルジェーリ, ジェニファー
カリエワ・エルヴィナ
ムラデノビッチ・クリスティーナ
エシャルギ・モエズ
デリエン・ウゴ
メヒア・ニコラス
ドラクスル・リアム
ブ・ユンチャオケテ
ノグチ・リオ
スミス・コルトン
ペレグリーノ・アンドレア
メドベデフ・ダニイル
ダム・マルティン
テン・ジャニス
スタロドゥプツェワ・ユリア
コリニョン・ラファエル
土方・凛希
ロットゲリング·ミース
マハッチ・トマス
Dourado J R / Melleiro C
Carbone dos Santos M-E / Cruz A
Corwin F / Schachter N
Bakonyi D / Jilly A
Grippo V
Zeitune G
ユアン・ユエ
グオ・ハンユ
Secord, Jack
スクールケイト・トリスタン
ホン,ソン・チャン
バシラシビリ・ニコロズ
タロ・ダニエル
Johnson, Andrew
J・シュナイター / M・ワルナー
N・ラモンス/J・ウィスロウ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 46.1% / 53.9%
マーケット 1 / 2: 46.4% / 53.6%
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: 国際 Winston Salem, USA, ダブルス
Crawley F / Daniel J
Chong Eudice / Yang Zhaoxuan
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 54.0% / 46.0%
マーケット 1 / 2: 23.8% / 76.2%
人気の罠: no
データの完全性: 33%
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: 国際 WTA 125K. Filadelfiya. Pary
Danilina A / Kato M
Tang Q / Zarazua R
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 70.3% / 29.7%
マーケット 1 / 2: 72.3% / 27.7%
人気の罠: no
データの完全性: 33%
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: 国際 Monterrey, Mexico, ダブルス
ケッマノビッチ・ミオミル
マロジャン・ファビアン
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 56.3% / 43.7%
マーケット 1 / 2: 55.8% / 44.2%
人気の罠: no
データの完全性: 72%
試合コンテキスト
Court:Veyk Forest テニス Senter, Center court
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 5 · total 0
トーナメント: Winston Salem, USA
ダラニー,ジェッセ
チュン,ヘヨン
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 44.5% / 55.5%
マーケット 1 / 2: 42.3% / 57.7%
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 3 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - シングルス: M25 Taipei 2 (Taiwan), ハード
Kuk E. (Avs)
Sureshkumar M
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: 35.6% / 64.4%
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 - シングルス: M25 Taipei 2 (Taiwan), ハード
Saitoh K
Dellavedova M
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 29.7% / 70.3%
マーケット 1 / 2: 28.3% / 71.7%
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 5 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - シングルス: M25 Taipei 2 (Taiwan), ハード
Sach, Tai Leonard
Mukund S. K. (Ind)
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 53.2% / 46.8%
マーケット 1 / 2: 53.4% / 46.6%
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 5 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - シングルス: M25 Taipei 2 (Taiwan), ハード
サムレジ,カシディト
Mochizuki Y
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 64.9% / 35.1%
マーケット 1 / 2: 66.6% / 33.4%
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 - シングルス: M25 Taipei 2 (Taiwan), ハード
シン,サヌイ
Santillan A
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 37.8% / 62.2%
マーケット 1 / 2: 34.9% / 65.1%
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: ITF 男子 - シングルス: M25 Taipei 2 (Taiwan), ハード
エレル,ヤンキ
磯村, 志
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 74.6% / 25.4%
マーケット 1 / 2: 76.3% / 23.7%
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 5 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - シングルス: M25 Taipei 2 (Taiwan), ハード
Koyama H
Hazawa S
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 41.0% / 59.0%
マーケット 1 / 2: 39.9% / 60.1%
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 - シングルス: M25 Taipei 2 (Taiwan), ハード
Chen Yan Cheng
Wang Y. (Tvn)
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 66.6% / 33.4%
マーケット 1 / 2: 67.5% / 32.5%
人気の罠: no
データの完全性: 18%
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 - シングルス: M25 Taipei 2 (Taiwan), ハード
Weber A
Huang Tsung-Hao
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 57.1% / 42.9%
マーケット 1 / 2: 57.9% / 42.1%
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: ITF 男子 - シングルス: M25 Taipei 2 (Taiwan), ハード
Matsuda Ryuki
Chen K. S. (Tvn)
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 65.5% / 34.5%
マーケット 1 / 2: 65.9% / 34.2%
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 5 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - シングルス: M25 Taipei 2 (Taiwan), ハード
Ogura K
Jasika O
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 20.4% / 79.6%
マーケット 1 / 2: 18.4% / 81.6%
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 3 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - シングルス: M25 Taipei 2 (Taiwan), ハード
オリイニコワ・オレクサンドラ
パリー・ダイアン
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 32.0% / 68.0%
マーケット 1 / 2: 29.7% / 70.3%
人気の罠: no
データの完全性: 61%
試合コンテキスト
Court:Sonoma Klab, Center court
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 5 · total 0
トーナメント: 国際 Monterrey, Mexico
バルトゥンコバ・ニコラ
ポタポワ・アナスタシア
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 61.4% / 38.6%
マーケット 1 / 2: 62.7% / 37.4%
人気の罠: no
データの完全性: 72%
試合コンテキスト
Court:Sonoma Klab, Center court
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 7 · total 0
トーナメント: 国際 Monterrey, Mexico
Jones M. (Ssha)
Ann S. (Kor)
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 74.3% / 25.7%
マーケット 1 / 2: 76.1% / 23.9%
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 3 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - シングルス: M15 Maanshan 8 (China), ハード
Xiao L. (Kit)
Fitriadi M R
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 19.6% / 80.4%
マーケット 1 / 2: 17.1% / 83.0%
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 男子 - シングルス: M15 Maanshan 8 (China), ハード
Liu Siu (Kit)
Komagata R. (Iapo)
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 37.4% / 62.6%
マーケット 1 / 2: 35.6% / 64.4%
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: M15 Maanshan 8 (China), ハード
Trongcharoenchaikul W
Chzhao Lun-I (Kit)
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 38.3% / 61.7%
マーケット 1 / 2: 37.7% / 62.3%
人気の罠: no
データの完全性: 18%
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: M15 Maanshan 8 (China), ハード
Oh Chan-Yeong
Ryan Ziegann S
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 65.1% / 34.9%
マーケット 1 / 2: 67.4% / 32.6%
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 4 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - シングルス: M15 Maanshan 8 (China), ハード
Aguiard E
Meng Fanming
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 71.3% / 28.7%
マーケット 1 / 2: 74.0% / 26.0%
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 男子 - シングルス: M15 Maanshan 8 (China), ハード
Kim Ch.-E. (Kor)
Tupitsyna E
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 21.6% / 78.4%
マーケット 1 / 2: 19.7% / 80.3%
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 5 · total 0
トーナメント: ITF 女子 - シングルス: W15 Tianjin 4 (China), ハード
Kobori M
Kalyakina M
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 64.5% / 35.5%
マーケット 1 / 2: 65.8% / 34.2%
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 5 · total 0
トーナメント: ITF 女子 - シングルス: W15 Tianjin 4 (China), ハード
Sun Yingqun
Kitahara Y
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 44.2% / 55.8%
マーケット 1 / 2: 43.2% / 56.8%
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 5 · total 0
トーナメント: ITF 女子 - シングルス: W15 Tianjin 4 (China), ハード
Wei Sijia
Lu Jia-Jing
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 50.9% / 49.1%
マーケット 1 / 2: 52.2% / 47.8%
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 女子 - シングルス: W15 Tianjin 4 (China), ハード
Chanta A. (Tai)
Negishi Y. (Iapo)
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 54.6% / 45.4%
マーケット 1 / 2: - / 100.0%
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 1 · total 0
トーナメント: ITF 女子 - シングルス: W15 Tianjin 4 (China), ハード
分析
Why are PropickAI tennis 予想 effective?
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