PropickAI PropickAI
ログイン 新規登録
日本語

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。 You see up to 8 upcoming 試合 and the base ライン. AI Lab ($19/mo) opens more of the board and lets you run your own AI prompt on any 試合 with the accuracy tracked; フルアクセス adds the entire feed and the 7-AI consensus.
Unlock AI Lab — $19/mo → Compare plans
リセット
テニス 全リーグ 全日程 すべてのシグナル Plan 無料
すべての試合 LIVE 7
シンプル 詳細
今日 翌日 Strong only サッカー 快晴 quick filters
表示 428
今後の試合 428
リーグ 47
ブックメーカー 7
Showing 29 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 7 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 Urayasu (Japan), ハード ● LIVE25'

ミツイ,シュンスケ

0

Nakagawa S

0
ライブ予想 1 ミツイ,シュンスケ 81%
詳細
テニス 国際 World テニス. 女子. South Korea ● LIVE25'

Okh Chiiun

0

Jang Soo Ha

0
ライブ予想 1 Okh Chiiun 50%
詳細
テニス 国際 US Open, New York, USA ● LIVE55'
ダム・マルティン

ダム・マルティン

0
ティアフォー・フランセス

ティアフォー・フランセス

0
ライブ予想 2 ティアフォー・フランセス 80%
詳細
テニス ITF 男子 - シングルス: M25 Urayasu (Japan), ハード ● LIVE25'

Takahata R

0

Koizumi N

0
ライブ予想 2 Koizumi N 79%
詳細
テニス 国際 World テニス. 男子. Japan ● LIVE17'
タヌマ,リョウタ

タヌマ,リョウタ

0

Kawahashi Y

0
ライブ予想 2 Kawahashi Y 64%
詳細
テニス 国際 World テニス. 女子. South Korea ● LIVE24'

Sakamoto H

0

Shin Jiho

0
ライブ予想 1 Sakamoto H 67%
詳細
テニス 国際 World テニス. 女子. South Korea ● LIVE24'

Ahn Yujin

0

Jeong Sunam

0
ライブ予想 2 Jeong Sunam 89%
詳細
US Open, New York, USA テニス
01.09 1 試合
テニス US Open, New York, USA 01.09.2026 01:45 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ
大坂・なおみ

大坂・なおみ

ザハロワ・アナスタシア

ザハロワ・アナスタシア

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 大坂・なおみ 88%
1 88% · 2 12%
🎯 安全なピック 勝者 — 大坂・なおみ ~95% 鉄板
1.10 8.00
✓ 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 01.09 03:08 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: 85.9% / 14.1%

マーケット 1 / 2: 86.9% / 13.2%

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

ITF 男子 - シングルス: M25 Urayasu (Japan), ハード テニス
01.09 3 試合
テニス ITF 男子 - シングルス: M25 Urayasu (Japan), ハード 01.09.2026 02:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Oki Y

Imai S

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 Imai S 71%
1 29% · 2 71%
🎯 安全なピック 勝者 — Imai S ~79% 自信あり
3.18 1.33
✓ 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 01.09 01:51 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: 30.2% / 69.8%

マーケット 1 / 2: 29.9% / 70.1%

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 Urayasu (Japan), ハード

テニス ITF 男子 - シングルス: M25 Urayasu (Japan), ハード 01.09.2026 02:00 UTC ニュートラル・モデル計算

イチカワ,タイセイ

Roddick J

Roddick J

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 Roddick J 57%
1 43% · 2 57%
2.17 1.61
✓ 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 3 マーケット 更新 01.09 01:51 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: 43.1% / 56.9%

マーケット 1 / 2: 42.6% / 57.4%

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 Urayasu (Japan), ハード

テニス ITF 男子 - シングルス: M25 Urayasu (Japan), ハード 01.09.2026 02:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Ochi M

Tanaka Y

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 Ochi M 62%
1 62% · 2 38%
1.49 2.43
✓ 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 01.09 01:51 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: 62.0% / 38.0%

マーケット 1 / 2: 62.0% / 38.0%

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: M25 Urayasu (Japan), ハード

ITF 女子 - シングルス: W75 Tianjin (China), ハード テニス
01.09 8 試合
テニス ITF 女子 - シングルス: W75 Tianjin (China), ハード 01.09.2026 02:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Wang JiaYi

Bai Ch. (Kit)

Bai Ch. (Kit)

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 Bai Ch. (Kit) 78%
1 22% · 2 78%
🎯 安全なピック 勝者 — Bai Ch. (Kit) ~87% 強い
4.31 1.21
✓ 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 3 マーケット 更新 01.09 01:51 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: 24.9% / 75.1%

マーケット 1 / 2: 23.7% / 76.3%

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 3 · total 0

トーナメント： ITF 女子 - シングルス: W75 Tianjin (China), ハード

テニス ITF 女子 - シングルス: W75 Tianjin (China), ハード 01.09.2026 02:00 UTC 価格品質
Kulikova A

Kulikova A

Yao Xinxin

🎯 PropickAI予想
2 Yao Xinxin 51%
1 49% · 2 51%
1.94 1.87
✓ 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 01.09 01:51 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: 50.2% / 49.8%

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 5 · total 0

トーナメント： ITF 女子 - シングルス: W75 Tianjin (China), ハード

テニス ITF 女子 - シングルス: W75 Tianjin (China), ハード 01.09.2026 02:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Naito Y

アスタコワ,ダリヤ

アスタコワ,ダリヤ

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 アスタコワ,ダリヤ 66%
1 34% · 2 66%
🎯 安全なピック 勝者 — アスタコワ,ダリヤ ~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 3 ブックメーカー 3 マーケット 更新 01.09 01:45 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: 35.2% / 64.8%

マーケット 1 / 2: 34.7% / 65.3%

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 3 · total 0

トーナメント： ITF 女子 - シングルス: W75 Tianjin (China), ハード

テニス ITF 女子 - シングルス: W75 Tianjin (China), ハード 01.09.2026 02:00 UTC ニュートラル・モデル計算
Yamaguchi Mei

Yamaguchi Mei

Back Dayeon

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 Back Dayeon 64%
1 36% · 2 64%
2.55 1.46
✓ 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 01.09 01:51 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: 36.6% / 63.4%

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 3 · total 0

トーナメント： ITF 女子 - シングルス: W75 Tianjin (China), ハード

テニス ITF 女子 - シングルス: W75 Tianjin (China), ハード 01.09.2026 03:00 UTC ニュートラル・モデル計算
Huang Yujia (Kit)

Huang Yujia (Kit)

ランダルセ・マルティン

ランダルセ・マルティン

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 ランダルセ・マルティン 61%
1 39% · 2 61%
2.47 1.55
✓ 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 01.09 02:55 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: 38.3% / 61.7%

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 5 · total 0

トーナメント： ITF 女子 - シングルス: W75 Tianjin (China), ハード

テニス ITF 女子 - シングルス: W75 Tianjin (China), ハード 01.09.2026 03:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Wang J. (Kit)

Ian I. (Kit)

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 Wang J. (Kit) 86%
1 86% · 2 14%
🎯 安全なピック 勝者 — Wang J. (Kit) ~95% 鉄板
1.07 6.75
✓ 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 01.09 02:51 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: 85.3% / 14.7%

マーケット 1 / 2: 86.3% / 13.7%

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： ITF 女子 - シングルス: W75 Tianjin (China), ハード

テニス ITF 女子 - シングルス: W75 Tianjin (China), ハード 01.09.2026 03:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Kuramochi M. (Iapo)

Inoue H

Inoue H

🎯 PropickAI予想
2 Inoue H 53%
1 47% · 2 53%
1.95 1.76
✓ 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 01.09 02:54 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: 47.4% / 52.6%

マーケット 1 / 2: 47.4% / 52.6%

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 3 · total 0

トーナメント： ITF 女子 - シングルス: W75 Tianjin (China), ハード

テニス ITF 女子 - シングルス: W75 Tianjin (China), ハード 01.09.2026 03:00 UTC ニュートラル・モデル計算
Okamura K

Okamura K

Sidorova K

Sidorova K

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 Sidorova K 65%
1 35% · 2 65%
2.65 1.45
✓ 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 01.09 02:55 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: 35.8% / 64.2%

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 女子 - シングルス: W75 Tianjin (China), ハード

国際 Zhangjiagang, China テニス
01.09 1 試合
テニス 国際 Zhangjiagang, China 01.09.2026 03:00 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ

スー・ユーシュウ

イェメル・エリアス

イェメル・エリアス

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 スー・ユーシュウ 60%
1 60% · 2 40%
1.55 2.30
✓ 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 31.08 23:17 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: 62.5% / 37.5%

マーケット 1 / 2: 59.7% / 40.3%

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 1 · total 0

トーナメント： 国際 Zhangjiagang, China

Zhangjiagang, China テニス
01.09 3 試合
テニス Zhangjiagang, China 01.09.2026 03:00 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ

カステルノーヴォ,ルカ

デラヴェドワ,マシュー

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 デラヴェドワ,マシュー 64%
1 36% · 2 64%
2.63 1.48
✓ 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 01.09 02:55 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: 37.2% / 62.8%

マーケット 1 / 2: 37.1% / 62.9%

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： Zhangjiagang, China

テニス Zhangjiagang, China 01.09.2026 03:00 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ
シマキン, イリア

シマキン, イリア

イェフセイェフ,デニス

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 シマキン, イリア 76%
1 76% · 2 24%
🎯 安全なピック 勝者 — シマキン, イリア ~87% 強い
1.25 3.90
✓ 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 01.09 02:54 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: 74.7% / 25.3%

マーケット 1 / 2: 75.3% / 24.8%

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： Zhangjiagang, China

テニス Zhangjiagang, China 01.09.2026 03:00 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ
トミック・バーナード

トミック・バーナード

イマムラ,マサミチ

イマムラ,マサミチ

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 トミック・バーナード 64%
1 64% · 2 36%
1.49 2.63
✓ 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 01.09 03:23 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: 64.2% / 35.8%

マーケット 1 / 2: 64.3% / 35.7%

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 6 · total 0

トーナメント： Zhangjiagang, China

ITF 男子 - シングルス: M15 Bali 3 (Indonesia), ハード テニス
01.09 7 試合
テニス ITF 男子 - シングルス: M15 Bali 3 (Indonesia), ハード 01.09.2026 03:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Barki N. A. (Inz)

Perez Ramos P

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 Perez Ramos P 73%
1 27% · 2 73%
🎯 安全なピック 勝者 — Perez Ramos P ~79% 自信あり
3.50 1.31
✓ 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 01.09 02:55 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: 28.7% / 71.3%

マーケット 1 / 2: 28.4% / 71.7%

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: M15 Bali 3 (Indonesia), ハード

テニス ITF 男子 - シングルス: M15 Bali 3 (Indonesia), ハード 01.09.2026 03:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Visaya A

Singh D P

Singh D P

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 Singh D P 66%
1 34% · 2 66%
🎯 安全なピック 勝者 — Singh D P ~79% 自信あり
2.75 1.41
✓ 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 01.09 02:55 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: 34.1% / 65.9%

マーケット 1 / 2: 33.9% / 66.1%

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: M15 Bali 3 (Indonesia), ハード

テニス ITF 男子 - シングルス: M15 Bali 3 (Indonesia), ハード 01.09.2026 03:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Dzhons G. (Avs)

Konovchuk V. (Ukr)

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 Dzhons G. (Avs) 83%
1 83% · 2 17%
🎯 安全なピック 勝者 — Dzhons G. (Avs) ~87% 強い
1.13 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 3 マーケット 更新 01.09 02:55 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: 81.0% / 19.0%

マーケット 1 / 2: 81.9% / 18.1%

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: M15 Bali 3 (Indonesia), ハード

テニス ITF 男子 - シングルス: M15 Bali 3 (Indonesia), ハード 01.09.2026 03:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Chan E. (Ssha)

Borg L

Borg L

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 Borg L 63%
1 37% · 2 63%
2.60 1.55
✓ 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 01.09 02:55 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: 40.1% / 59.9%

マーケット 1 / 2: 39.4% / 60.6%

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: M15 Bali 3 (Indonesia), ハード

テニス ITF 男子 - シングルス: M15 Bali 3 (Indonesia), ハード 01.09.2026 04:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Patton T

Rathi A

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 Rathi A 59%
1 41% · 2 59%
2.26 1.58
✓ 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 01.09 03:15 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: 41.7% / 58.3%

マーケット 1 / 2: 41.0% / 59.0%

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： ITF 男子 - シングルス: M15 Bali 3 (Indonesia), ハード

テニス ITF 男子 - シングルス: M15 Bali 3 (Indonesia), ハード 01.09.2026 04:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Ryan Ziegann S

Ahren Moonga E. (Shve)

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 Ryan Ziegann S 75%
1 75% · 2 25%
🎯 安全なピック 勝者 — Ryan Ziegann S ~79% 自信あり
1.24 3.65
✓ 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 01.09 03:15 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: 74.1% / 25.9%

マーケット 1 / 2: 74.6% / 25.4%

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: M15 Bali 3 (Indonesia), ハード

テニス ITF 男子 - シングルス: M15 Bali 3 (Indonesia), ハード 01.09.2026 04:00 UTC ニュートラル・モデル計算
Mehrotra A

Mehrotra A

Dembo J. (Avs)

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 Mehrotra A 59%
1 59% · 2 41%
1.60 2.33
✓ 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 01.09 03:15 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: 59.9% / 40.1%

マーケット 1 / 2: 59.7% / 40.3%

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 男子 - シングルス: M15 Bali 3 (Indonesia), ハード

ITF 男子 - シングルス: M15 Nonthaburi (Thailand), ハード テニス
01.09 3 試合
テニス ITF 男子 - シングルス: M15 Nonthaburi (Thailand), ハード 01.09.2026 03:00 UTC ニュートラル・モデル計算
Chanta T. (Tai)

Chanta T. (Tai)

Masabayashi T. (Iapo)

Masabayashi T. (Iapo)

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 Chanta T. (Tai) 75%
1 75% · 2 25%
🎯 安全なピック 勝者 — Chanta T. (Tai) ~87% 強い
1.30 4.00
✓ 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 01.09 02:55 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: 73.9% / 26.1%

マーケット 1 / 2: 74.4% / 25.6%

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: M15 Nonthaburi (Thailand), ハード

テニス ITF 男子 - シングルス: M15 Nonthaburi (Thailand), ハード 01.09.2026 03:00 UTC ニュートラル・モデル計算
O'Connell B. (Avs)

O'Connell B. (Avs)

Suresh K

Suresh K

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 O'Connell B. (Avs) 89%
1 89% · 2 11%
🎯 安全なピック 勝者 — O'Connell B. (Avs) ~95% 鉄板
1.13 9.00
✓ 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 01.09 02:55 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: 84.0% / 16.0%

マーケット 1 / 2: 84.8% / 15.2%

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: M15 Nonthaburi (Thailand), ハード

テニス ITF 男子 - シングルス: M15 Nonthaburi (Thailand), ハード 01.09.2026 03:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Bertran P

Kesharwani M

Kesharwani M

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 Bertran P 62%
1 62% · 2 38%
1.52 2.50
✓ 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 01.09 02:55 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: 60.9% / 39.1%

マーケット 1 / 2: 61.5% / 38.5%

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 男子 - シングルス: M15 Nonthaburi (Thailand), ハード

ITF 男子 - ダブルス: M15 Wuning 7 (China), ハード テニス
01.09 3 試合
テニス ITF 男子 - ダブルス: M15 Wuning 7 (China), ハード 01.09.2026 04:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Persell M./Van Tszen

Koyama H./Tomida Y.

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 Persell M./Van Tszen 74%
1 74% · 2 26%
🎯 安全なピック 勝者 — Persell M./Van Tszen ~79% 自信あり
1.24 3.61
✓ 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 01.09 03:15 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: 73.7% / 26.3%

マーケット 1 / 2: 74.4% / 25.6%

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： ITF 男子 - ダブルス: M15 Wuning 7 (China), ハード

テニス ITF 男子 - ダブルス: M15 Wuning 7 (China), ハード 01.09.2026 04:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Chen X. D./Li V.

Choe J./Kim G. J.

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 Choe J./Kim G. J. 88%
1 12% · 2 88%
🎯 安全なピック 勝者 — Choe J./Kim G. J. ~95% 鉄板
7.80 1.07
✓ 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 01.09 03:15 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: 13.9% / 86.1%

マーケット 1 / 2: 12.7% / 87.3%

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 2 · total 0

トーナメント： ITF 男子 - ダブルス: M15 Wuning 7 (China), ハード

テニス ITF 男子 - ダブルス: M15 Wuning 7 (China), ハード 01.09.2026 04:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Chen X./Trongcharoenchaikul V.

Lai C. K./Shin M.

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 Lai C. K./Shin M. 65%
1 35% · 2 65%
🎯 安全なピック 勝者 — Lai C. K./Shin M. ~79% 自信あり
3.50 1.85
✓ 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 01.09 03:15 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: 38.7% / 61.3%

マーケット 1 / 2: 38.2% / 61.8%

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： ITF 男子 - ダブルス: M15 Wuning 7 (China), ハード

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.