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.
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。
Petrov P
Kish-Balazh R
Tona M
Zaytseva K
Van Zyl J. (Iuar)
Longueville R. (Blg)
De Krom M
Van der Meerschen M
Gschwendtner J
Rispoli N
Jadoun N
アジズ・ドーガズ
Leikhi E
Primorac Pavicic I
Jaskova A
Chiesa E
Veleva V
Sziedat F
Villet M
Rojas S C
Ansari C
Silva Johanna
Chudejova M
Lazarenko K
Eichenseher D
Hallquist Lithen J
エフレンシュナイダー・ニーノ
ヴァサ,エーロ
Maines N
Gasparini C
Gentili A
Vorachek E-M
Djuric B
Fabre A
オヴラドヴィッチ,ドゥサン
フォーレル・トマ
Ivanov M
Mandu-Berranzhe I
Todoni C N
Lopatetska D
Kadzelska O
Bednarz Z
Sasnouskaya T
Bayerlova M
Belozertsev N
Petrovich Drazhen
Madaras D N
Andreescu S A
ザイボート・ウィルド・ティアゴ
バリージャス,フアン・パブロ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 68.1% / 31.9%
マーケット 1 / 2: 68.7% / 31.4%
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 Como, Italy
ドゥジェ・アジドゥコヴィッチ
クラーク・ジェイ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 41.9% / 58.1%
マーケット 1 / 2: 41.7% / 58.3%
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 4 · total 0
トーナメント: 国際 Como, Italy
Krajmer K./Ersh K.
Luescher S./Mettro M.
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: 33.7% / 66.3%
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 3 · total 0
トーナメント: ITF 女子 - ダブルス: W15 Cap d'Agde (France), クレー
ヴィヴェス・マルコス,ペドロ
アレハンドロ・モロ カナス
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 31.6% / 68.4%
マーケット 1 / 2: 30.7% / 69.3%
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: Porto, Portugal
ハイデ・グスタボ
ティアゴ・モンティエロ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 57.8% / 42.2%
マーケット 1 / 2: 58.1% / 41.9%
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: Porto, Portugal
Urgesi F
Carle M L
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 49.0% / 51.0%
マーケット 1 / 2: 48.9% / 51.1%
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: ITF 女子 - シングルス: W50 Saint-Palais-sur-Mer (France), クレー
Johnson Sofia
ガサノワ・アナスタシア
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 33.8% / 66.2%
マーケット 1 / 2: 33.5% / 66.5%
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. Leyriya
Klugman H
Fontenel C
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 79.5% / 20.5%
マーケット 1 / 2: 80.3% / 19.7%
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 5 · total 0
トーナメント: 国際 World テニス. 女子. Leyriya
Rapolu M
フルフヴィルトヴァ・リンダ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 37.3% / 62.7%
マーケット 1 / 2: 36.6% / 63.4%
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 6 · total 0
トーナメント: 国際 World テニス. 女子. Leyriya
フェロ・フィオナ
Cherubini D
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 84.9% / 15.1%
マーケット 1 / 2: 85.6% / 14.4%
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 4 · total 0
トーナメント: 国際 World テニス. 女子. Sen-Pale-syur-Mer
Lene E
Biurel K
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: 23.1% / 76.9%
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 World テニス. 女子. Sen-Pale-syur-Mer
Primucci L
Crivellaro, Gabriele
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 36.9% / 63.1%
マーケット 1 / 2: 36.3% / 63.8%
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 3 · total 0
トーナメント: 国際 World テニス. 男子. Italy. ダブルス
Bosio G
Beiker B. (Vel)
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 51.4% / 48.6%
マーケット 1 / 2: 51.4% / 48.7%
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 3 · total 0
トーナメント: 国際 World テニス. 男子. Italy. ダブルス
Noce G M
Mazza M
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: 24.1% / 75.9%
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 3 · total 0
トーナメント: 国際 World テニス. 男子. Italy. ダブルス
アボイアン,ヴァレリオ
イアナコーン,フェデリコ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 45.7% / 54.3%
マーケット 1 / 2: 45.5% / 54.5%
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 2 · total 0
トーナメント: 国際 Plovdiv 3, Bulgaria, ダブルス
ヴァンシェルボイム,エリック / シニアコフ,ダニエル
Genov A / Ovcharenko O
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 50.0% / 50.0%
マーケット 1 / 2: 50.0% / 50.0%
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 Plovdiv 3, Bulgaria, ダブルス
Milev Y / Popovic S
Aboian V / La Serna J M
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 49.9% / 50.1%
マーケット 1 / 2: 50.0% / 50.0%
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 Plovdiv 3, Bulgaria, ダブルス
ネディック,アンドレジ
ニクレス,ジョアン
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 76.7% / 23.3%
マーケット 1 / 2: 77.3% / 22.7%
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 4 · total 0
トーナメント: Como, Italy
ロカ・バタージャ,オリオル
ファクンド・メナ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 55.6% / 44.4%
マーケット 1 / 2: 55.7% / 44.3%
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 Porto, Portugal
ダマス,ミゲル
デリエン・ウゴ
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: 23.1% / 76.9%
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: 国際 Porto, Portugal
モンテス・デ・ラ・トーレ,イニャキ
ピニングトン・ジョーンズ・ジャック
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 42.0% / 58.0%
マーケット 1 / 2: 41.5% / 58.5%
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 Manacor, Spain
ハリス・ビリー
Balshaw, Felix
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 44.6% / 55.4%
マーケット 1 / 2: 44.3% / 55.7%
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 4 · total 0
トーナメント: 国際 Manacor, Spain
イダス・ヴァトヴィラス
ポテンザ・ルカ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 75.2% / 24.8%
マーケット 1 / 2: 75.9% / 24.1%
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 Manacor, Spain
Sanchez Quilez, Alejo
ラジャル・マーク
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 30.0% / 70.0%
マーケット 1 / 2: 29.2% / 70.8%
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 Manacor, Spain
Ingildsen J / Poulsen O B
キム ジ / ベルトラ,レミー
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 50.7% / 49.3%
マーケット 1 / 2: 50.8% / 49.2%
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 3 · total 0
トーナメント: 国際 Manacor, Spain, ダブルス
Barroso Campos A / Vega Hernandez D
Fancutt T / Watanabe S
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 52.6% / 47.4%
マーケット 1 / 2: 52.6% / 47.4%
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 3 · total 0
トーナメント: 国際 Manacor, Spain, ダブルス
Payne B / Shumate S
Hozumi E / Klepac A
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 16.3% / 83.7%
マーケット 1 / 2: 15.4% / 84.6%
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: US Open, New York, USA, ダブルス
Marcinko P / Oliynykova O
H・ダート / M・ラムズデン
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 24.6% / 75.4%
マーケット 1 / 2: 24.0% / 76.0%
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: US Open, New York, USA, ダブルス
Bartunkova N / Osorio C
キチェノク・L/キチェノク・N
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 36.0% / 64.0%
マーケット 1 / 2: 35.5% / 64.5%
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: US Open, New York, USA, ダブルス
Ian S./Chzhan Shuai
Kenin S / Potapova A
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 66.3% / 33.7%
マーケット 1 / 2: 66.7% / 33.4%
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 2 · total 0
トーナメント: US Open, New York, USA, ダブルス
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.