AI tennis 予想: professional 試合 breakdown

テニス 国際 US Open, New York, USA 31.08.2026 21:50 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ

アリス・クエンティン

ディアス・アコスタ・ファクンド

🎯 PropickAI予想

モデル確率 · カラーシグナルなし

1 アリス・クエンティン 73%

1 73% · 2 27%

🎯 安全なピック 勝者 — アリス・クエンティン ~79% 自信あり

1.34 3.65

✓ 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 5 マーケット 更新 31.08 22:14 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: 72.1% / 27.9%

マーケット 1 / 2: 72.6% / 27.4%

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 5 · total 0

トーナメント： 国際 US Open, New York, USA

テニス 国際 US Open, New York, USA 31.08.2026 20:40 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ

シャン・ジュンチェン

トルンジェリティ・マルコ

🎯 PropickAI予想

モデル確率 · カラーシグナルなし

1 シャン・ジュンチェン 65%

1 65% · 2 35%

1.50 2.77

✓ 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 31.08 22:04 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: 64.5% / 35.5%

マーケット 1 / 2: 64.8% / 35.2%

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： 国際 US Open, New York, USA

テニス 国際 US Open, New York, USA 31.08.2026 20:40 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ

グラバー・ユリア

チルステア・ソラナ

🎯 PropickAI予想

モデル確率 · カラーシグナルなし

2 チルステア・ソラナ 88%

1 12% · 2 88%

🎯 安全なピック 勝者 — チルステア・ソラナ ~95% 鉄板

8.00 1.08

✓ 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 31.08 22:20 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: 13.2% / 86.8%

マーケット 1 / 2: 11.9% / 88.1%

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： 国際 US Open, New York, USA

テニス 国際 US Open, New York, USA 31.08.2026 21:45 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ

オジェ・アリアシム・フェリックス

土方・凛希

🎯 PropickAI予想

モデル確率 · カラーシグナルなし

1 オジェ・アリアシム・フェリックス 87%

1 87% · 2 13%

🎯 安全なピック 勝者 — オジェ・アリアシム・フェリックス ~95% 鉄板

1.11 7.33

✓ 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 5 マーケット 更新 31.08 22:20 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: 85.3% / 14.7%

マーケット 1 / 2: 86.2% / 13.8%

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 5 · total 0

トーナメント： 国際 US Open, New York, USA

テニス 国際 US Open, New York, USA 31.08.2026 23:00 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ

シフィアテク・イガ

ワン・シユ

🎯 PropickAI予想

モデル確率 · カラーシグナルなし

1 シフィアテク・イガ 91%

1 91% · 2 9%

🎯 安全なピック 勝者 — シフィアテク・イガ ~95% 鉄板

1.07 10.50

✓ 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 31.08 22:15 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: 88.2% / 11.8%

マーケット 1 / 2: 89.0% / 11.0%

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 US Open, New York, USA

テニス US Open, New York, USA 31.08.2026 21:00 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ

スティーブンス・スローン

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 71%

1 29% · 2 71%

🎯 安全なピック 勝者 — タウソン・クララ ~79% 自信あり

3.30 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 31.08 22:21 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

テニス US Open, New York, USA 31.08.2026 21:00 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ

メンシク・ヤクブ

望月慎太郎

🎯 PropickAI予想

モデル確率 · カラーシグナルなし

1 メンシク・ヤクブ 88%

1 88% · 2 12%

🎯 安全なピック 勝者 — メンシク・ヤクブ ~95% 鉄板

1.11 8.00

✓ 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 5 マーケット 更新 31.08 22:04 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: 85.8% / 14.2%

マーケット 1 / 2: 86.8% / 13.3%

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： US Open, New York, USA

テニス US Open, New York, USA 31.08.2026 21:30 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ

コッチャレット・エリザベッタ

シニアコバ・カテリーナ

🎯 PropickAI予想

モデル確率 · カラーシグナルなし

2 シニアコバ・カテリーナ 63%

1 37% · 2 63%

2.60 1.54

✓ 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 31.08 22:05 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: 38.8% / 61.2%

マーケット 1 / 2: 38.2% / 61.9%

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： US Open, New York, USA

テニス US Open, New York, USA 31.08.2026 21:45 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ

ジョイント・マヤ

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 70%

1 30% · 2 70%

🎯 安全なピック 勝者 — サムソノワ・リュドミラ ~79% 自信あり

3.20 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 31.08 22:05 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: 30.6% / 69.4%

マーケット 1 / 2: 30.2% / 69.8%

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

テニス US Open, New York, USA 31.08.2026 21:50 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ

ディ

ディミトロフ・グリゴール

ポピリン・アレクセイ

🎯 PropickAI予想

モデル確率 · カラーシグナルなし

1 ディミトロフ・グリゴール 65%

1 65% · 2 35%

🎯 安全なピック 勝者 — ディミトロフ・グリゴール ~79% 自信あり

1.50 2.85

✓ 試合前データ準備完了 📊 詳細統計 ライン準備完了 7 ブックメーカー 5 マーケット 更新 31.08 21:49 UTC

試合カードにラインあり 7 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: 64.5% / 35.5%

マーケット 1 / 2: 64.7% / 35.3%

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 7 · total 0

トーナメント： US Open, New York, USA

テニス US Open, New York, USA 31.08.2026 22:30 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ

ボルジェス・ヌーノ

ティエン・ラーナー

🎯 PropickAI予想

モデル確率 · カラーシグナルなし

2 ティエン・ラーナー 64%

1 36% · 2 64%

2.70 1.55

✓ 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 31.08 22:25 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: 37.0% / 63.0%

マーケット 1 / 2: 36.5% / 63.5%

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： US Open, New York, USA

テニス US Open, New York, USA 31.08.2026 22:40 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ

ブルチャガ・ロマン・アンドレス

ハチャノフ・カレン

🎯 PropickAI予想

モデル確率 · カラーシグナルなし

2 ハチャノフ・カレン 76%

1 24% · 2 76%

🎯 安全なピック 勝者 — ハチャノフ・カレン ~87% 強い

4.01 1.28

✓ 試合前データ準備完了 📊 詳細統計 ライン準備完了 7 ブックメーカー 5 マーケット 更新 31.08 22:25 UTC

試合カードにラインあり 7 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: 25.0% / 75.0%

マーケット 1 / 2: 24.2% / 75.8%

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 7 · total 0

トーナメント： US Open, New York, USA

テニス US Open, New York, USA 31.08.2026 23:00 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ

シェルトン・ベン

グリークスプール・タロン

🎯 PropickAI予想

モデル確率 · カラーシグナルなし

1 シェルトン・ベン 85%

1 85% · 2 15%

🎯 安全なピック 勝者 — シェルトン・ベン ~95% 鉄板

1.14 6.54

✓ 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 5 マーケット 更新 31.08 22:25 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: 83.1% / 16.9%

マーケット 1 / 2: 83.8% / 16.2%

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 5 · total 0

トーナメント： US Open, New York, USA

テニス US Open, New York, USA 01.09.2026 00:30 UTC ニュートラル・モデル計算

ダム・マルティン

Tiafo F. (Ssha)

🎯 PropickAI予想

モデル確率 · カラーシグナルなし

1 ダム・マルティン 62%

1 62% · 2 38%

3.85 6.30

✓ 試合前データ準備完了 ライン準備完了 4 ブックメーカー 3 マーケット 更新 31.08 22:15 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: 25.3% / 74.7%

マーケット 1 / 2: 24.8% / 75.2%

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 4 · total 0

トーナメント： US Open, New York, USA

テニス US Open, New York, USA 01.09.2026 01:00 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ

大坂・なおみ

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 87%

1 87% · 2 13%

🎯 安全なピック 勝者 — 大坂・なおみ ~95% 鉄板

1.10 7.20

✓ 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 31.08 22:15 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: 85.4% / 14.6%

マーケット 1 / 2: 86.4% / 13.6%

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： US Open, New York, USA

テニス 国際 US Open, New York, USA 01.09.2026 00:30 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ

ダム・マルティン

ティアフォー・フランセス

🎯 PropickAI予想

モデル確率 · カラーシグナルなし

2 ティアフォー・フランセス 78%

1 22% · 2 78%

🎯 安全なピック 勝者 — ティアフォー・フランセス ~87% 強い

4.40 1.26

✓ 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 31.08 22:25 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: 24.1% / 75.9%

マーケット 1 / 2: 23.3% / 76.7%

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： 国際 US Open, New York, USA

テニス ITF 男子 - シングルス: M25 Urayasu (Japan), ハード 01.09.2026 01:00 UTC ニュートラル・モデル計算

TR

Takahata R

KN

Koizumi N

🎯 PropickAI予想

モデル確率 · カラーシグナルなし

2 Koizumi N 63%

1 37% · 2 63%

2.55 1.52

✓ 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 1 マーケット 更新 31.08 22:15 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: 39.3% / 60.7%

マーケット 1 / 2: 39.2% / 60.8%

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 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 01:00 UTC ニュートラル・モデル計算

ミツ

ミツイ,シュンスケ

NS

Nakagawa S

🎯 PropickAI予想

モデル確率 · カラーシグナルなし

1 ミツイ,シュンスケ 83%

1 83% · 2 17%

🎯 安全なピック 勝者 — ミツイ,シュンスケ ~87% 強い

1.14 5.60

✓ 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 1 マーケット 更新 31.08 22:15 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: 80.7% / 19.3%

マーケット 1 / 2: 81.4% / 18.6%

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 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 01:00 UTC ニュートラル・モデル計算

SK

Saitoh K

OS

Okabe S. (Iapo)

🎯 PropickAI予想

モデル確率 · カラーシグナルなし

1 Saitoh K 92%

1 92% · 2 8%

🎯 安全なピック 勝者 — Saitoh K ~95% 鉄板

1.03 12.50

✓ 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 1 マーケット 更新 31.08 22:15 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: 90.5% / 9.5%

マーケット 1 / 2: 91.5% / 8.5%

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： 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 01:00 UTC ニュートラル・モデル計算

TR

Tanuma R

KI

Kavakhasi Iu. (Iapo)

🎯 PropickAI予想

モデル確率 · カラーシグナルなし

1 Tanuma R 63%

1 63% · 2 37%

1.47 2.50

✓ 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 1 マーケット 更新 31.08 22:15 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: 58.4% / 41.6%

マーケット 1 / 2: 63.0% / 37.0%

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 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

OY

Oki Y

IS

Imai S

🎯 PropickAI予想

モデル確率 · カラーシグナルなし

2 Imai S 72%

1 28% · 2 72%

🎯 安全なピック 勝者 — Imai S ~79% 自信あり

3.50 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 1 マーケット 更新 31.08 22:15 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: 27.6% / 72.4%

マーケット 1 / 2: 27.2% / 72.8%

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 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

イチカワ,タイセイ

Roddick J

🎯 PropickAI予想

モデル確率 · カラーシグナルなし

2 Roddick J 58%

1 42% · 2 58%

2.19 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 1 マーケット 更新 31.08 22:15 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: 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

OM

Ochi M

TY

Tanaka Y

🎯 PropickAI予想

モデル確率 · カラーシグナルなし

1 Ochi M 57%

1 57% · 2 43%

1.61 2.17

✓ 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 31.08 22:15 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: 57.6% / 42.4%

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 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 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

WJ

Wang JiaYi

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

4.18 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 31.08 22:15 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: 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

YX

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 31.08 22:15 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: 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

NY

Naito Y

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 31.08 22:15 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: 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

BD

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 31.08 22:15 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: 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 Zhangjiagang, China 01.09.2026 03:00 UTC ニュートラル・モデル計算

スー

スー・ユーシュウ

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 59%

1 59% · 2 41%

1.59 2.32

✓ 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 31.08 22:15 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: 59.4% / 40.6%

マーケット 1 / 2: 59.3% / 40.7%

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： Zhangjiagang, China