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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.
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リーグ 45
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Showing 28 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 8 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 US Open, New York, USA ● LIVE74'
ジョイント・マヤ

ジョイント・マヤ

0
サムソノワ・リュドミラ

サムソノワ・リュドミラ

1
ライブ予想 2 サムソノワ・リュドミラ 73%
詳細
テニス US Open, New York, USA ● LIVE64'
リー・アン

リー・アン

1
ルジッチ・アントニア

ルジッチ・アントニア

0
ライブ予想 1 リー・アン 91%
詳細
テニス 国際 US Open, New York, USA ● LIVE24'
アリス・クエンティン

アリス・クエンティン

0
ディアス・アコスタ・ファクンド

ディアス・アコスタ・ファクンド

0
ライブ予想 1 アリス・クエンティン 75%
詳細
テニス US Open, New York, USA ● LIVE59'
ブルチャガ・ロマン・アンドレス

ブルチャガ・ロマン・アンドレス

0
ハチャノフ・カレン

ハチャノフ・カレン

1
ライブ予想 2 ハチャノフ・カレン 92%
詳細
テニス 国際 UTR Pro. 女子. Waco ● LIVE5'

Ustik M

0

Psonka Zh

0
ライブ予想 1 Ustik M 67%
詳細
テニス 国際 UTR Pro. 女子. Waco ● LIVE30'

Marrei L

0

Schefke K

0
ライブ予想 1 Marrei L 71%
詳細
テニス 国際 UTR Pro. 男子. Waco ● LIVE25'

Hidalgo J S

0

Hedgecoe D

0
ライブ予想 2 Hedgecoe D 79%
詳細
テニス 国際 US Open, New York, USA ● LIVE55'
シャン・ジュンチェン

シャン・ジュンチェン

1
トルンジェリティ・マルコ

トルンジェリティ・マルコ

0
ライブ予想 1 シャン・ジュンチェン 67%
詳細
US Open, New York, USA テニス
31.08 3 試合
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

シェルトン・ベン

グリークスプール・タロン

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 01.09 00:32 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 31.08.2026 23:00 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ

ディミトロフ・グリゴール

ポピリン・アレクセイ

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 2.83
✓ 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 01.09 00:22 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: 63.7% / 36.3%

マーケット 1 / 2: 63.9% / 36.1%

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 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
メンシク・ヤクブ

メンシク・ヤクブ

望月慎太郎

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 01.09 00:38 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

国際 US Open, New York, USA テニス
31.08 1 試合
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

シフィアテク・イガ

ワン・シユ

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 01.09 00:39 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

US Open, New York, USA テニス
01.09 2 試合
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

ダム・マルティン

Tiafo F. (Ssha)

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 01.09 00:15 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

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 87%
1 87% · 2 13%
🎯 安全なピック 勝者 — 大坂・なおみ ~95% 鉄板
1.10 7.30
✓ 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 00:39 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: 85.8% / 14.2%

マーケット 1 / 2: 86.8% / 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

国際 US Open, New York, USA テニス
01.09 1 試合
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

ダム・マルティン

ティアフォー・フランセス

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 1.25
✓ 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 00:29 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: 23.2% / 76.8%

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 6 · total 0

トーナメント： 国際 US Open, New York, USA

ITF 男子 - シングルス: M25 Urayasu (Japan), ハード テニス
01.09 7 試合
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

Takahata R

Koizumi N

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 Koizumi N 66%
1 34% · 2 66%
🎯 安全なピック 勝者 — Koizumi N ~79% 自信あり
2.90 1.52
✓ 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 00:30 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: 36.3% / 63.7%

マーケット 1 / 2: 36.0% / 64.0%

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: 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

ミツイ,シュンスケ

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 3 マーケット 更新 01.09 00:30 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: 81.2% / 18.8%

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

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

Saitoh K

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 📊 詳細統計 ライン準備完了 5 ブックメーカー 1 マーケット 更新 01.09 00:30 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

Tanuma R

Kavakhasi Iu. (Iapo)

🎯 PropickAI予想
1 Tanuma R 54%
1 54% · 2 46%
1.70 2.03
✓ 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 01.09 00:30 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: 54.4% / 45.6%

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 - 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

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
3.32 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 00:31 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 59%
1 41% · 2 59%
2.30 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 00:31 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 00:31 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 5 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
4.27 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 00:31 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 00:31 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: 49.6% / 50.4%

マーケット 1 / 2: 49.5% / 50.5%

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 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 00:30 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 00:31 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 62%
1 38% · 2 62%
2.50 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 00:31 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

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 00:31 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 3.95
✓ 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 00:31 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 00:33 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 3 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 77%
1 23% · 2 77%
🎯 安全なピック 勝者 — Perez Ramos P ~87% 強い
4.00 1.21
✓ 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 1 マーケット 更新 01.09 00:30 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: 24.2% / 75.8%

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 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 00:31 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

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 64%
1 36% · 2 64%
2.60 1.46
✓ 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 00:31 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: 36.4% / 63.6%

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 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 2 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) 76%
1 76% · 2 24%
🎯 安全なピック 勝者 — Chanta T. (Tai) ~87% 強い
1.28 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 00:31 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: 74.9% / 25.1%

マーケット 1 / 2: 75.4% / 24.6%

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 00:31 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

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.