試合ボード
AI tennis 予想: professional 試合 breakdown
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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。
Behrmann T
Barsukov, Nikolai
von der Schulenburg, Jeffrey
エフレンシュナイダー・ニーノ
Verbeek D
ヴァサ,エーロ
Hernandez Carles
Perez Contri S
Perelygina E
De Stefano S
Stankovic A
Granwehr A
Kmiecik A. (Pol)
Zavatska K
Hietaranta L
Hodzic M
Zoldakova D
Laboutkova A
ジョハヌス・マンデー
ミケーレ・リベカイ
Popa M. S. (Rum)
Ogescu S
Ishii S
Ferlito E
Teixido Garcia M. (Isp)
Visscher S J
Eran A
De Marchi A
Gabriel A
Ormaechea P
Cherie Ligniere E. (Ita)
クズマコフ,ディミター
D`Agostino, Stefano
Fumagalli F
Djuric B
Arce Fernandez M
Mujakic A
Zielinski M
Gundacker J
Tsitsipas Pavlos
Waldner N
Rejchtman Vinciguerra W
Lechno-Wasiutynski, Fryderyk
グトゥー,ニクラス
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 41.1% / 58.9%
マーケット 1 / 2: 60.7% / 39.3%
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 World テニス. 男子. Poland
Savano M
Catini N
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 54.4% / 45.6%
マーケット 1 / 2: 70.1% / 29.9%
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 1 · total 0
トーナメント: 国際 World テニス. 男子. Poland
Beiker B. (Vel)
ベルネ・ヘンリー
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 21.1% / 78.9%
マーケット 1 / 2: 18.0% / 82.0%
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: ITF 男子 - シングルス: M25 Lausanne (Switzerland), クレー
オヴチャレンコ,エカテリナ
Seres F. (Shva)
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 89.0% / 11.0%
マーケット 1 / 2: 93.2% / 6.8%
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 4 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - シングルス: M25 Lausanne (Switzerland), クレー
Brockmann T. J. (Ger)
Steur J L S
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 39.6% / 60.4%
マーケット 1 / 2: 38.2% / 61.8%
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: ITF 女子 - シングルス: W50 Oldenzaal (Netherlands), クレー
Kovackova J
Ebeling Koning L
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 69.3% / 30.7%
マーケット 1 / 2: 70.5% / 29.5%
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 World テニス. 女子. Oldenzal
Daems J
Monnot A
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 52.1% / 47.9%
マーケット 1 / 2: 52.2% / 47.8%
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 World テニス. 女子. Oldenzal
Schunk N
Bennemann E
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 62.3% / 37.7%
マーケット 1 / 2: 62.9% / 37.1%
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 6 · total 0
トーナメント: 国際 World テニス. 女子. Oldenzal
Barreira Bonzom V./Couturier L.
IRAQI S./Zagars
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 61.1% / 38.9%
マーケット 1 / 2: 62.3% / 37.7%
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 - ダブルス: M15 Cap d'Agde (France), クレー
Genier T./Skalia M.
Cado Z./Lenders J.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 73.4% / 26.6%
マーケット 1 / 2: 76.3% / 23.7%
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 Cap d'Agde (France), クレー
Kung L./Schnyder S.
Grammatikopulu V./Strakhova V.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 37.1% / 62.9%
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 3 · total 0
トーナメント: ITF 女子 - ダブルス: W35 Verbier 2 (Switzerland), クレー
Sels J
De Lange P
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 48.5% / 51.5%
マーケット 1 / 2: 47.4% / 52.6%
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: 国際 World テニス. 男子. Germany
Wessels L
Khoeblal E
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 62.8% / 37.2%
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 2 · total 0
トーナメント: 国際 World テニス. 男子. Germany
Zolotareva A
Geerlings A
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: 31.2% / 68.8%
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: 国際 World テニス. 女子. Bytom
Ambarzumjan E
Naw H
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 18.9% / 81.1%
マーケット 1 / 2: 15.4% / 84.6%
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 4 · total 0
トーナメント: 国際 World テニス. 男子. Germany. ダブルス
コップ,サンドロ
クルミッチ, マルティン
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 47.3% / 52.7%
マーケット 1 / 2: 46.1% / 53.9%
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 Augsburg, Germany
Kellovski D./Pechak Sh.
Prikhodko O./Suresh D.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 64.4% / 35.6%
マーケット 1 / 2: 66.1% / 33.9%
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 3 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - ダブルス: M25 Poznan (Poland), クレー
Basel V / Ribero F
Sroka M./Zgola B.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 79.2% / 20.8%
マーケット 1 / 2: 82.8% / 17.2%
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 3 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - ダブルス: M25 Poznan (Poland), クレー
Chlodnicki J./Sterniczuk O.
Orlov V./Pereira T.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 19.5% / 80.5%
マーケット 1 / 2: 16.4% / 83.6%
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 2 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - ダブルス: M25 Poznan (Poland), クレー
De Stefano S./Pedone Dzh.
Karatancheva L./Tkhombare P.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 50.3% / 49.7%
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 3 · total 0
トーナメント: ITF 女子 - ダブルス: W50 Kursumlijska Banja (Serbia), クレー
Perelygina E./Yuneva A.
Liuis M./Uoker B.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 56.6% / 43.4%
マーケット 1 / 2: 57.0% / 43.0%
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 女子 - ダブルス: W50 Kursumlijska Banja (Serbia), クレー
オリバー・ターヴェット
ハド・エミル
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: 83.7% / 16.3%
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 Roehampton 2, Great Britain
マックス・バシン
ブルーム・チャールズ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 34.5% / 65.5%
マーケット 1 / 2: 33.0% / 67.0%
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 Roehampton 2, Great Britain
シニアコフ,ダニエル / レセク,ドミニク
Poljicak M / ToPo M
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 62.1% / 37.9%
マーケット 1 / 2: 63.0% / 37.0%
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 Augsburg, Germany, ダブルス
Oradini Dzh./Schiavone P.
Crippa F./Varillas R.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 84.7% / 15.3%
マーケット 1 / 2: 87.9% / 12.1%
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 - ダブルス: M15 Vienna (Austria), クレー
Jelinek M./Larvig N.
Maislinger N./Vaisman T.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 54.2% / 45.8%
マーケット 1 / 2: 53.8% / 46.2%
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 Vienna (Austria), クレー
Denolli K./Tsitsipas P.
Stolarik S./Yi Qing Jiang
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 79.4% / 20.6%
マーケット 1 / 2: 83.0% / 17.0%
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: ITF 男子 - ダブルス: M15 Vienna (Austria), クレー
オヴチャレンコ・オレクサンドル
Seres F
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 89.6% / 10.4%
マーケット 1 / 2: 93.2% / 6.8%
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 2 · total 0
トーナメント: 国際 World テニス. 男子. Switzerland. ダブルス
Tsvetkovich A
Danilova O
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 60.8% / 39.2%
マーケット 1 / 2: 89.9% / 10.1%
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 1 · total 0
トーナメント: 国際 World テニス. 女子. Switzerland. 予選
Bieldiugin T./Laborde A.
Baumgartner S./Berrut A.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 66.4% / 33.6%
マーケット 1 / 2: 68.2% / 31.8%
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 3 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - ダブルス: M25 Lausanne (Switzerland), クレー
分析
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