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。
Lin Fang An
Kawagishi N
Okh Chiiun
Jang Soo Ha
Chzheniui Sun
Minakata R
Dzhons Aleks
Sia Iue
イチカワ,タイセイ
Roddick J
Chanta T. (Tai)
Masabayashi T. (Iapo)
O'Connell B. (Avs)
Suresh K
Wang JiaYi
Bai Zhuoxuan
シマキン, イリア
イェフセイェフ,デニス
トミック・バーナード
イマムラ,マサミチ
スー・ユーシュウ
イェメル・エリアス
大坂・なおみ
ザハロワ・アナスタシア
カステルノーヴォ,ルカ
デラヴェドワ,マシュー
Okh Chonkha
Jang Gio
Vikeri L
Lin Hao-Yu
Chang Alexander
Borg L
Patton T
Rathi A
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
Ryan Ziegann S
Ahren Moonga E. (Shve)
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
Mehrotra A
Dembo J. (Avs)
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
Ellis B
Falck R. (Nzl)
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 77.1% / 22.9%
マーケット 1 / 2: 77.7% / 22.3%
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
Persell M./Van Tszen
Koyama H./Tomida Y.
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
Chen X. D./Li V.
Choe J./Kim G. J.
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
Chen X./Trongcharoenchaikul V.
Lai C. K./Shin M.
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
Jones Alex / Jones Miles
Pan W./Xiao L.
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: 81.3% / 18.7%
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 Wuning 7 (China), ハード
Talic Z./Vickery L.
Liu Siu/Yang X.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 40.7% / 59.3%
マーケット 1 / 2: 40.7% / 59.3%
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 - ダブルス: M15 Wuning 7 (China), ハード
Jin Yuquan / Sun Qian
Lu C./Yang Z.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 70.9% / 29.1%
マーケット 1 / 2: 71.3% / 28.7%
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 Wuning 7 (China), ハード
ツェン・チュンシン
Zhang, Tianhui
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 76.5% / 23.5%
マーケット 1 / 2: 77.6% / 22.4%
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: Zhangjiagang, China
Aguiard, Enzo
松岡 隼
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 34.4% / 65.6%
マーケット 1 / 2: 33.7% / 66.4%
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: Zhangjiagang, China
ジャシカ・オマル
サンティラン,アキラ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 58.7% / 41.3%
マーケット 1 / 2: 58.5% / 41.5%
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 4 · total 0
トーナメント: Zhangjiagang, China
Kusuhara Y / Nakagawa S
Inui Y./Ogura K.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 71.0% / 29.0%
マーケット 1 / 2: 71.3% / 28.7%
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 2 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - ダブルス: M25 Urayasu (Japan), ハード
Vans Dzh./Vans Dzh.
Saito K./Tanuma R.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 45.4% / 54.6%
マーケット 1 / 2: 57.9% / 42.1%
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 1 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - ダブルス: M25 Urayasu (Japan), ハード
Van Herzeele J
Sureshkumar M
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 42.4% / 57.6%
マーケット 1 / 2: 41.8% / 58.2%
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
Dong Ch./Hasson J.
Blando M./Hashimoto H.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 47.1% / 52.9%
マーケット 1 / 2: 38.5% / 61.5%
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 1 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - ダブルス: M15 Nonthaburi (Thailand), ハード
Arcon A./Bertran P.
Sharoenfon Iu./Srisen T.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 78.5% / 21.5%
マーケット 1 / 2: 79.3% / 20.7%
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 2 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - ダブルス: M15 Nonthaburi (Thailand), ハード
Masabayashi T./Sumizava D.
Congcar C./Koaykul K.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 74.0% / 26.0%
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 2 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - ダブルス: M15 Nonthaburi (Thailand), ハード
バル ビリュコフ, ペトル
Leong M W K
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 56.7% / 43.3%
マーケット 1 / 2: 56.9% / 43.1%
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 Zhangjiagang, China
Matsuda, Koki
デラニー,ジェイク
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 45.8% / 54.2%
マーケット 1 / 2: 45.4% / 54.6%
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 Zhangjiagang, China
サムレジ,カシディト
モリヤ,ヒロキ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 47.9% / 52.1%
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 Zhangjiagang, China
イヴァシュカ,イリア
ゾウ・イー
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 58.3% / 41.7%
マーケット 1 / 2: 55.4% / 44.7%
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 1 · total 0
トーナメント: 国際 Zhangjiagang, China
スルタノフ,クモユン
フォミン,セルゲイ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 57.5% / 42.5%
マーケット 1 / 2: 57.8% / 42.2%
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 4 · total 0
トーナメント: 国際 Zhangjiagang, China
Li Ch./Shi H.
Lan X./Sun Y.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 82.9% / 17.1%
マーケット 1 / 2: 83.8% / 16.2%
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 女子 - ダブルス: W75 Tianjin (China), ハード
M・小堀 / A・清水
Li E./Sato Kh.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 75.8% / 24.2%
マーケット 1 / 2: 76.3% / 23.8%
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 3 · total 0
トーナメント: ITF 女子 - ダブルス: W75 Tianjin (China), ハード
Hou Y./Van M.
Plipuek P./Simidzu E.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 32.8% / 67.2%
マーケット 1 / 2: 32.2% / 67.9%
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 女子 - ダブルス: W75 Tianjin (China), ハード
Lin N. H./Wang K.
Nakamura R./Susanto A.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 61.3% / 38.7%
マーケット 1 / 2: 61.5% / 38.5%
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 2 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - ダブルス: M15 Bali 3 (Indonesia), ハード
シニアコフ,ダニエル
クラヴチェンク,ゲオルジー
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 53.1% / 46.9%
マーケット 1 / 2: 53.0% / 47.0%
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 6 · total 0
トーナメント: Plovdiv 3, Bulgaria
分析
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