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.
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。
Knaff A
ザカリア・ファリス
Maines N
Gasparini C
Djuric B
Fabre A
Bouchelaghem C
Car H
Salazar D
Agwi M
ラッティ・ルチオ
Oetzbach A
Senica A
Biro M
Iung Rene G / Metes K
Vasa E./Vasa I.
ザイボート・ウィルド・ティアゴ
バリージャス,フアン・パブロ
ヴィヴェス・マルコス,ペドロ
アレハンドロ・モロ カナス
Urgesi F
Carle M L
Milev Y / Popovic S
Aboian V / La Serna J M
Johnson Sofia
ガサノワ・アナスタシア
フェロ・フィオナ
Cherubini D
Primucci L
Crivellaro, Gabriele
Srbliak G
Ristov M
Kraimer K / Ersh K
Luescher S / Mettraux M
Ogescu S / Varsa A I
Krivoruchko S / Preda A
Elamin A / Nagudi A
Braun O / Vatane A
Ferrari F / Gshvendtner Dzh
Koreisa E-G / Dzhinga A-K
Sakellaridis D / Shtanke S
Etstselik M / Zelinski M
Goina P G / Stevic H
Kalman L / Mikhalka A
Pabisiak J L
Adams Julia
Aubriot A
D`Agostino, Stefano
ドゥジェ・アジドゥコヴィッチ
クラーク・ジェイ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 41.9% / 58.1%
マーケット 1 / 2: 41.7% / 58.3%
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 4 · total 0
トーナメント: 国際 Como, Italy
Schoenhaus, Max
ドディグ・マテイ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 47.2% / 52.8%
マーケット 1 / 2: 47.3% / 52.7%
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 4 · total 0
トーナメント: 国際 Como, Italy
ロカ・バタージャ,オリオル
ファクンド・メナ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 55.6% / 44.4%
マーケット 1 / 2: 55.7% / 44.3%
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: 国際 Porto, Portugal
ダマス,ミゲル
デリエン・ウゴ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 24.1% / 75.9%
マーケット 1 / 2: 23.1% / 76.9%
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: 国際 Porto, Portugal
モンテス・デ・ラ・トーレ,イニャキ
ピニングトン・ジョーンズ・ジャック
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: 40.5% / 59.5%
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 Manacor, Spain
ハリス・ビリー
Balshaw, Felix
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 44.6% / 55.4%
マーケット 1 / 2: 44.3% / 55.7%
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 4 · total 0
トーナメント: 国際 Manacor, Spain
イダス・ヴァトヴィラス
ポテンザ・ルカ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 75.0% / 25.0%
マーケット 1 / 2: 75.6% / 24.4%
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: 国際 Manacor, Spain
Sanchez Quilez, Alejo
ラジャル・マーク
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 33.4% / 66.6%
マーケット 1 / 2: 32.7% / 67.3%
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: 国際 Manacor, Spain
Ingildsen J / Poulsen O B
キム ジ / ベルトラ,レミー
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 50.7% / 49.3%
マーケット 1 / 2: 50.8% / 49.2%
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 3 · total 0
トーナメント: 国際 Manacor, Spain, ダブルス
Barroso Campos A / Vega Hernandez D
Fancutt T / Watanabe S
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 50.4% / 49.6%
マーケット 1 / 2: 50.3% / 49.7%
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 3 · total 0
トーナメント: 国際 Manacor, Spain, ダブルス
Bosio G
Beiker B. (Vel)
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 51.4% / 48.6%
マーケット 1 / 2: 51.4% / 48.7%
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 3 · total 0
トーナメント: 国際 World テニス. 男子. Italy. ダブルス
Noce G M
Mazza M
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 25.0% / 75.0%
マーケット 1 / 2: 24.1% / 75.9%
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 3 · total 0
トーナメント: 国際 World テニス. 男子. Italy. ダブルス
Lene E
Biurel K
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 24.1% / 75.9%
マーケット 1 / 2: 23.1% / 76.9%
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 World テニス. 女子. Sen-Pale-syur-Mer
ヴァンシェルボイム,エリック / シニアコフ,ダニエル
Genov A / Ovcharenko O
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: 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: 国際 Plovdiv 3, Bulgaria, ダブルス
Milev Y / Popovic S
Aboian V / La Serna J M
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: 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 Plovdiv 3, Bulgaria, ダブルス
Payne B / Shumate S
Hozumi E / Klepac A
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 16.3% / 83.7%
マーケット 1 / 2: 15.4% / 84.6%
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: US Open, New York, USA, ダブルス
Marcinko P / Oliynykova O
H・ダート / M・ラムズデン
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 22.7% / 77.3%
マーケット 1 / 2: 22.0% / 78.0%
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 2 · total 0
トーナメント: US Open, New York, USA, ダブルス
Bartunkova N / Osorio C
キチェノク・L/キチェノク・N
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 36.0% / 64.0%
マーケット 1 / 2: 35.5% / 64.5%
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 5 · total 0
トーナメント: US Open, New York, USA, ダブルス
Ian S./Chzhan Shuai
Kenin S / Potapova A
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 67.2% / 32.8%
マーケット 1 / 2: 67.6% / 32.4%
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 2 · total 0
トーナメント: US Open, New York, USA, ダブルス
Guarachi A / Sherif Ahmed Abdelaziz M
A・ダニリナ / A・クルニック
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 14.4% / 85.6%
マーケット 1 / 2: 13.5% / 86.5%
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 5 · total 0
トーナメント: US Open, New York, USA, ダブルス
Galloway R / Goransson A
J-J・ロイエル / T・ウィネガー
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 57.0% / 43.0%
マーケット 1 / 2: 57.4% / 42.6%
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: US Open, New York, USA, ダブルス
Dakvort Dzh./Ketsmanovich M.
Melo M / Peers J
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 34.6% / 65.4%
マーケット 1 / 2: 34.1% / 66.0%
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: US Open, New York, USA, ダブルス
Damm M / McDonald M
イダルゴ,ディエゴ / タビロ,アレハンドロ
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: 48.5% / 51.5%
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: US Open, New York, USA, ダブルス
Arneodo R / Mannarino A
Arnaldi M / Struff J-L
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 46.2% / 53.8%
マーケット 1 / 2: 46.0% / 54.0%
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: US Open, New York, USA, ダブルス
O・ルス / R・マトス
Carpico B / Filin N S
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: 78.0% / 22.0%
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 5 · total 0
トーナメント: US Open, New York, USA, ダブルス
Pein B / Shumeit S
Hozumi E / Klepac A
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 13.8% / 86.2%
マーケット 1 / 2: 12.6% / 87.4%
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 3 · total 0
トーナメント: 国際 US Open, New York, USA, ダブルス
ペグラ・ジェシカ
フェルナンデス・レイラ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 80.5% / 19.5%
マーケット 1 / 2: 81.3% / 18.7%
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
コスチューク・マルタ
アレクサンドロワ・エカテリーナ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 73.0% / 27.0%
マーケット 1 / 2: 73.5% / 26.5%
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 5 · total 0
トーナメント: US Open, New York, USA
サバレンカ・アリーナ
ラキモワ・カミラ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 90.2% / 9.8%
マーケット 1 / 2: 91.4% / 8.6%
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 5 · total 0
トーナメント: US Open, New York, USA
パオリーニ・ジャスミン
チルステア・ソラナ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 38.7% / 61.3%
マーケット 1 / 2: 38.8% / 61.3%
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 5 · total 0
トーナメント: 国際 US Open, New York, USA
分析
Why are PropickAI tennis 予想 effective?
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