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試合ボード

AI tennis 予想: professional 試合 breakdown

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リーグ 69
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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 10 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 国際 US Open, New York, USA ● LIVE16'
プリズミック・ディノ

プリズミック・ディノ

0
ポール・トミー

ポール・トミー

0
ライブ予想 2 ポール・トミー 84%
詳細
テニス 国際 US Open, New York, USA ● LIVE41'
ヴァシュロ・ヴァランタン

ヴァシュロ・ヴァランタン

0
マイクシャク・カミル

マイクシャク・カミル

0
ライブ予想 1 ヴァシュロ・ヴァランタン 76%
詳細
テニス 国際 US Open, New York, USA ● LIVE16'
ブブリク・アレクサンドル

ブブリク・アレクサンドル

0
マンナリーノ・アドリアン

マンナリーノ・アドリアン

0
ライブ予想 1 ブブリク・アレクサンドル 84%
詳細
テニス 国際 US Open, New York, USA ● LIVE131'
ハリス・ロイド

ハリス・ロイド

1
ツィツィパス・ステファノス

ツィツィパス・ステファノス

1
ライブ予想 2 ツィツィパス・ステファノス 74%
詳細
テニス 国際 US Open, New York, USA ● LIVE76'
ダックワース・ジェームス

ダックワース・ジェームス

0
ウー・イービン

ウー・イービン

1
ライブ予想 2 ウー・イービン 85%
詳細
テニス US Open, New York, USA ● LIVE41'
ベレッティーニ・マッテオ

ベレッティーニ・マッテオ

1
ナボーネ・マリアーノ

ナボーネ・マリアーノ

0
ライブ予想 1 ベレッティーニ・マッテオ 74%
詳細
テニス 国際 US Open, New York, USA ● LIVE56'
坂本怜

坂本怜

0
ティアフォー・フランセス

ティアフォー・フランセス

1
ライブ予想 2 ティアフォー・フランセス 85%
詳細
テニス 国際 US Open, New York, USA ● LIVE131'
ワン・シンユー

ワン・シンユー

1
カリンスカヤ・アンナ

カリンスカヤ・アンナ

1
ライブ予想 2 カリンスカヤ・アンナ 91%
詳細
テニス 国際 World テニス. 女子. Brazil ● LIVE85'

Cruz A / Kawano Cho G

0

Dourado J R / Sanchez Uribe M J

0
ライブ予想 2 Dourado J R / Sanchez Uribe M J 78%
詳細
テニス 国際 US Open, New York, USA ● LIVE35'
リー・アン

リー・アン

0
ヴェキッチ・ドナ

ヴェキッチ・ドナ

0
ライブ予想 2 ヴェキッチ・ドナ 51%
詳細
国際 US Open, New York, USA テニス
03.09 2 試合
テニス 国際 US Open, New York, USA 03.09.2026 00:30 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ
ファリア・ハイメ

ファリア・ハイメ

Alkaras K. (Isp)

Alkaras K. (Isp)

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 Alkaras K. (Isp) 90%
1 10% · 2 90%
🎯 安全なピック 勝者 — Alkaras K. (Isp) ~95% 鉄板
10.00 1.08
✓ 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 5 マーケット 更新 03.09 01:59 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: 12.2% / 87.8%

マーケット 1 / 2: 11.1% / 89.0%

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 国際 US Open, New York, USA 03.09.2026 00:50 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ
スヴィトリナ・エリナ

スヴィトリナ・エリナ

ジョイント・マヤ

ジョイント・マヤ

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 スヴィトリナ・エリナ 88%
1 88% · 2 12%
🎯 安全なピック 勝者 — スヴィトリナ・エリナ ~95% 鉄板
1.11 7.80
✓ 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 03.09 01:58 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: 85.0% / 15.0%

マーケット 1 / 2: 85.7% / 14.3%

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

US Open, New York, USA テニス
03.09 1 試合
テニス US Open, New York, USA 03.09.2026 01:00 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ
タラルディー・ランラナ

タラルディー・ランラナ

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 82%
1 18% · 2 82%
🎯 安全なピック 勝者 — ノスコバ・リンダ ~88% 強い
5.69 1.23
✓ 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 03.09 01:43 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: 21.8% / 78.2%

マーケット 1 / 2: 21.1% / 79.0%

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 5 · 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
03.09 7 試合
テニス ITF 男子 - シングルス: M25 Urayasu (Japan), ハード 03.09.2026 01:00 UTC ニュートラル・モデル計算

イチカワ,タイセイ

Matsuda Ryuki

🎯 PropickAI予想
1 イチカワ,タイセイ 52%
1 52% · 2 48%
1.81 1.95
✓ 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 03.09 00:57 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: 50.8% / 49.2%

マーケット 1 / 2: 51.1% / 48.9%

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 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 03.09.2026 01:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Tanuma R

Shiraishi H

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 Shiraishi H 70%
1 30% · 2 70%
🎯 安全なピック 勝者 — Shiraishi H ~79% 自信あり
3.19 1.34
✓ 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 03.09 00:57 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: 31.4% / 68.6%

マーケット 1 / 2: 30.9% / 69.1%

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 Urayasu (Japan), ハード

テニス ITF 男子 - シングルス: M25 Urayasu (Japan), ハード 03.09.2026 01:00 UTC 価格品質

Honda N

Nakagawa N

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 Nakagawa N 57%
1 43% · 2 57%
2.20 1.64
✓ 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 03.09 00:58 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: 43.2% / 56.8%

マーケット 1 / 2: 43.1% / 56.9%

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 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 03.09.2026 01:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Saitoh K

Ferguson C

🎯 PropickAI予想
1 Saitoh K 53%
1 53% · 2 47%
1.79 2.03
✓ 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 03.09 00:58 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: 52.5% / 47.5%

マーケット 1 / 2: 52.6% / 47.4%

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: M25 Urayasu (Japan), ハード

テニス ITF 男子 - シングルス: M25 Urayasu (Japan), ハード 03.09.2026 02:30 UTC ニュートラル・モデル計算

ミツイ,シュンスケ

Koizumi N

🎯 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 ~88% 強い
1.13 5.50
✓ 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 3 マーケット 更新 03.09 01:58 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: 82.1% / 17.9%

マーケット 1 / 2: 83.0% / 17.1%

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 03.09.2026 02:30 UTC ニュートラル・モデル計算
Fukuda S

Fukuda S

Sekulic P

Sekulic P

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 Sekulic P 72%
1 28% · 2 72%
🎯 安全なピック 勝者 — Sekulic P ~79% 自信あり
3.40 1.32
✓ 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 03.09 01:58 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: 29.4% / 70.6%

マーケット 1 / 2: 28.4% / 71.6%

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 03.09.2026 02:30 UTC ニュートラル・モデル計算

エレル,ヤンキ

Oki Y

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 エレル,ヤンキ 83%
1 83% · 2 17%
🎯 安全なピック 勝者 — エレル,ヤンキ ~88% 強い
1.14 5.50
✓ 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 3 マーケット 更新 03.09 01:58 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: 81.3% / 18.7%

マーケット 1 / 2: 81.9% / 18.1%

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

ITF 男子 - ダブルス: M15 Wuning 7 (China), ハード テニス
03.09 4 試合
テニス ITF 男子 - ダブルス: M15 Wuning 7 (China), ハード 03.09.2026 01:30 UTC ニュートラル・モデル計算

Jones Alex / Jones Miles

Choe J./Kim G. J.

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 Jones Alex / Jones Miles 64%
1 64% · 2 36%
1.41 2.55
✓ 試合前データ準備完了 📊 詳細統計 ライン準備完了 1 ブックメーカー 1 マーケット 更新 03.09 01:27 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: 54.3% / 45.7%

マーケット 1 / 2: 64.4% / 35.6%

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 1 · 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 03.09.2026 01:30 UTC ニュートラル・モデル計算

Liu Siu/Yang X.

Sinkler K./Vuiich S.

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 Sinkler K./Vuiich S. 62%
1 38% · 2 62%
2.45 1.49
✓ 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 03.09 01:28 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: 38.6% / 61.4%

マーケット 1 / 2: 38.0% / 62.0%

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 - 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 03.09.2026 01:30 UTC ニュートラル・モデル計算

Persell M./Van Tszen

Jin Yuquan / Sun Qian

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 Jin Yuquan / Sun Qian 61%
1 39% · 2 61%
2.85 1.82
✓ 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 03.09 01:28 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: 34.3% / 65.7%

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 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 03.09.2026 01:30 UTC 価格品質

Sun Z./Van Ian

Chen X./Trongcharoenchaikul V.

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 Chen X./Trongcharoenchaikul V. 82%
1 18% · 2 82%
🎯 安全なピック 勝者 — Chen X./Trongcharoenchaikul V. ~88% 強い
6.75 1.50
✓ 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 3 マーケット 更新 03.09 01:28 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: 20.1% / 79.9%

マーケット 1 / 2: 19.0% / 81.0%

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 - ダブルス: M15 Wuning 7 (China), ハード

ITF 女子 - シングルス: W75 Tianjin (China), ハード テニス
03.09 4 試合
テニス ITF 女子 - シングルス: W75 Tianjin (China), ハード 03.09.2026 02:00 UTC ニュートラル・モデル計算
Yamaguchi Mei

Yamaguchi Mei

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) 73%
1 27% · 2 73%
🎯 安全なピック 勝者 — Bai Ch. (Kit) ~79% 自信あり
3.51 1.28
✓ 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 03.09 01:58 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: 27.0% / 73.0%

マーケット 1 / 2: 26.5% / 73.5%

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 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 03.09.2026 02:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Garlend Dzh. (Tvn)

Kulikova A

Kulikova A

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 Garlend Dzh. (Tvn) 70%
1 70% · 2 30%
🎯 安全なピック 勝者 — Garlend Dzh. (Tvn) ~79% 自信あり
1.42 3.30
✓ 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 03.09 01:58 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: 66.5% / 33.5%

マーケット 1 / 2: 67.0% / 33.0%

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 03.09.2026 02:00 UTC 価格品質
Nugroho P. M. (Inz)

Nugroho P. M. (Inz)

Morvayova V

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 Nugroho P. M. (Inz) 66%
1 66% · 2 34%
🎯 安全なピック 勝者 — Nugroho P. M. (Inz) ~79% 自信あり
1.44 2.75
✓ 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 03.09 01:58 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: 64.5% / 35.5%

マーケット 1 / 2: 64.5% / 35.5%

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 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 03.09.2026 02:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Kaji H

Shi Han

Shi Han

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 Shi Han 72%
1 28% · 2 72%
🎯 安全なピック 勝者 — Shi Han ~79% 自信あり
3.35 1.28
✓ 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 03.09 01:57 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: 27.9% / 72.1%

マーケット 1 / 2: 27.5% / 72.5%

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: W75 Tianjin (China), ハード

ITF 男子 - シングルス: M15 Wuning 7 (China), ハード テニス
03.09 3 試合
テニス ITF 男子 - シングルス: M15 Wuning 7 (China), ハード 03.09.2026 02:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Kim Geun Jun

Dzhons A. (Ssha)

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 Kim Geun Jun 73%
1 73% · 2 27%
🎯 安全なピック 勝者 — Kim Geun Jun ~79% 自信あり
1.24 3.38
✓ 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 3 マーケット 更新 03.09 01:57 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: 58.8% / 41.2%

マーケット 1 / 2: 73.2% / 26.8%

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 1 · total 0

トーナメント： ITF 男子 - シングルス: M15 Wuning 7 (China), ハード

テニス ITF 男子 - シングルス: M15 Wuning 7 (China), ハード 03.09.2026 02:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Chong E / Yang Z

Trongcharoenchaikul W

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 Trongcharoenchaikul W 81%
1 19% · 2 81%
🎯 安全なピック 勝者 — Trongcharoenchaikul W ~88% 強い
4.90 1.14
✓ 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 03.09 01:58 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: 20.1% / 79.9%

マーケット 1 / 2: 18.9% / 81.1%

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 5 · total 0

トーナメント： ITF 男子 - シングルス: M15 Wuning 7 (China), ハード

テニス ITF 男子 - シングルス: M15 Wuning 7 (China), ハード 03.09.2026 03:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Koyama H

Sun Qian

🎯 PropickAI予想
1 Koyama H 52%
1 52% · 2 48%
1.81 1.95
✓ 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 03.09 01:58 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: 51.3% / 48.7%

マーケット 1 / 2: 51.4% / 48.7%

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: M15 Wuning 7 (China), ハード

Zhangjiagang, China テニス
03.09 2 試合
テニス Zhangjiagang, China 03.09.2026 03:00 UTC ニュートラル・モデル計算 🤖 AI分析準備完了 📊 充実したデータ
シマキン, イリア

シマキン, イリア

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
1 シマキン, イリア 68%
1 68% · 2 32%
🎯 安全なピック 勝者 — シマキン, イリア ~79% 自信あり
1.42 2.95
✓ 試合前データ準備完了 ライン準備完了 6 ブックメーカー 5 マーケット 更新 03.09 01:59 UTC
AI予想の本命： 1 一致 1/1
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: 67.3% / 32.7%

マーケット 1 / 2: 68.1% / 31.9%

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 03.09.2026 03:00 UTC ニュートラル・モデル計算 🤖 AI分析準備完了 📊 充実したデータ
サンティラン,アキラ

サンティラン,アキラ

イヴァシュカ,イリア

イヴァシュカ,イリア

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 イヴァシュカ,イリア 71%
1 29% · 2 71%
🎯 安全なピック 勝者 — イヴァシュカ,イリア ~79% 自信あり
3.20 1.33
✓ 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 03.09 01:59 UTC
AI予想の本命： 1 一致 1/1
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: 29.8% / 70.2%

マーケット 1 / 2: 29.4% / 70.6%

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： Zhangjiagang, China

ITF 男子 - シングルス: M15 Bali 3 (Indonesia), ハード テニス
03.09 3 試合
テニス ITF 男子 - シングルス: M15 Bali 3 (Indonesia), ハード 03.09.2026 03:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Becroft I

Chen Yan Cheng

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 Becroft I 80%
1 80% · 2 20%
🎯 安全なピック 勝者 — Becroft I ~88% 強い
1.19 4.80
✓ 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 03.09 01:58 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: 78.8% / 21.2%

マーケット 1 / 2: 79.5% / 20.5%

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 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 03.09.2026 03:00 UTC ニュートラル・モデル計算
Susanto A

Susanto A

Barki N. A. (Inz)

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 Barki N. A. (Inz) 77%
1 23% · 2 77%
🎯 安全なピック 勝者 — Barki N. A. (Inz) ~87% 強い
4.30 1.26
✓ 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 03.09 01:58 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: 23.5% / 76.5%

マーケット 1 / 2: 22.9% / 77.1%

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 03.09.2026 03:00 UTC ニュートラル・モデル計算
Ha Minh Duc Vu

Ha Minh Duc Vu

Borg L

Borg L

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 Borg L 93%
1 7% · 2 93%
🎯 安全なピック 勝者 — Borg L ~95% 鉄板
14.00 1.03
✓ 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 03.09 01:58 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: 8.2% / 91.8%

マーケット 1 / 2: 6.8% / 93.2%

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： 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
03.09 3 試合
テニス ITF 男子 - シングルス: M15 Nonthaburi (Thailand), ハード 03.09.2026 03:00 UTC ニュートラル・モデル計算
Chanta T. (Tai)

Chanta T. (Tai)

O'Connell B. (Avs)

O'Connell B. (Avs)

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 Chanta T. (Tai) 71%
1 71% · 2 29%
🎯 安全なピック 勝者 — Chanta T. (Tai) ~79% 自信あり
1.34 3.30
✓ 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 03.09 01:58 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: 68.4% / 31.6%

マーケット 1 / 2: 69.1% / 30.9%

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: M15 Nonthaburi (Thailand), ハード

テニス ITF 男子 - シングルス: M15 Nonthaburi (Thailand), ハード 03.09.2026 03:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Dong Chen

Sureshkumar M

Sureshkumar M

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 Sureshkumar M 69%
1 31% · 2 69%
🎯 安全なピック 勝者 — Sureshkumar M ~79% 自信あり
3.00 1.35
✓ 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 03.09 01:58 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: 32.0% / 68.0%

マーケット 1 / 2: 31.4% / 68.6%

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 03.09.2026 03:00 UTC ニュートラル・モデル計算
Suksumrarn T. (Tai)

Suksumrarn T. (Tai)

Hashimoto H. (Ssha)

🎯 PropickAI予想
2 Hashimoto H. (Ssha) 52%
1 48% · 2 52%
2.02 1.87
✓ 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 03.09 01:58 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: 48.1% / 51.9%

マーケット 1 / 2: 47.8% / 52.2%

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

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.