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。
メヒア・ニコラス
ドラクスル・リアム
ケッマノビッチ・ミオミル
マロジャン・ファビアン
マンナリーノ・アドリアン
ソネゴ・ロレンツォ
グルニエ・ユーゴ
バエス・セバスチャン
J・シュナイター / M・ワルナー
N・ラモンス/J・ウィスロウ
Wang Kai-I
タヌマ,リョウタ
Danilina A / Kato M
Tang Q / Zarazua R
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 70.3% / 29.7%
マーケット 1 / 2: 72.3% / 27.7%
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 5 · total 0
トーナメント: 国際 Monterrey, Mexico, ダブルス
ダラニー,ジェッセ
チュン,ヘヨン
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 44.5% / 55.5%
マーケット 1 / 2: 42.3% / 57.7%
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 - シングルス: M25 Taipei 2 (Taiwan), ハード
Kuk E. (Avs)
Sureshkumar M
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 36.7% / 63.3%
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 男子 - シングルス: M25 Taipei 2 (Taiwan), ハード
Saitoh K
Dellavedova M
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 29.7% / 70.3%
マーケット 1 / 2: 28.3% / 71.7%
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 Taipei 2 (Taiwan), ハード
Sach, Tai Leonard
Mukund S. K. (Ind)
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 53.2% / 46.8%
マーケット 1 / 2: 53.4% / 46.6%
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 Taipei 2 (Taiwan), ハード
サムレジ,カシディト
Mochizuki Y
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 64.9% / 35.1%
マーケット 1 / 2: 66.6% / 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 3 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - シングルス: M25 Taipei 2 (Taiwan), ハード
シン,サヌイ
Santillan A
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 39.0% / 61.0%
マーケット 1 / 2: 36.3% / 63.8%
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 5 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - シングルス: M25 Taipei 2 (Taiwan), ハード
エレル,ヤンキ
磯村, 志
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 74.6% / 25.4%
マーケット 1 / 2: 76.3% / 23.7%
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: M25 Taipei 2 (Taiwan), ハード
Koyama H
Hazawa S
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 41.0% / 59.0%
マーケット 1 / 2: 39.9% / 60.1%
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 Taipei 2 (Taiwan), ハード
Chen Yan Cheng
Wang Y. (Tvn)
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 66.6% / 33.4%
マーケット 1 / 2: 67.5% / 32.5%
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 3 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - シングルス: M25 Taipei 2 (Taiwan), ハード
Weber A
Huang Tsung-Hao
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: 58.7% / 41.3%
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: M25 Taipei 2 (Taiwan), ハード
Matsuda Ryuki
Chen K. S. (Tvn)
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 65.4% / 34.6%
マーケット 1 / 2: 65.8% / 34.2%
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: M25 Taipei 2 (Taiwan), ハード
Ogura K
Jasika O
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 20.4% / 79.6%
マーケット 1 / 2: 18.4% / 81.6%
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 Taipei 2 (Taiwan), ハード
Tamm K. (Est)
Nakamura R
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 78.1% / 21.9%
マーケット 1 / 2: 81.1% / 18.9%
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: M25 Taipei 2 (Taiwan), ハード
オリイニコワ・オレクサンドラ
パリー・ダイアン
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: 29.7% / 70.3%
人気の罠: no
データの完全性: 72%
試合コンテキスト
Court:Sonoma Klab. Center court
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 Monterrey, Mexico
バルトゥンコバ・ニコラ
ポタポワ・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: 63.1% / 36.9%
マーケット 1 / 2: 64.5% / 35.5%
人気の罠: no
データの完全性: 72%
試合コンテキスト
Court:Sonoma Klab, Center court
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 7 · total 0
トーナメント: 国際 Monterrey, Mexico
Jones M. (Ssha)
Ann S. (Kor)
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 74.3% / 25.7%
マーケット 1 / 2: 76.1% / 23.9%
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 - シングルス: M15 Maanshan 8 (China), ハード
Xiao L. (Kit)
Fitriadi M R
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 19.6% / 80.4%
マーケット 1 / 2: 17.1% / 83.0%
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: M15 Maanshan 8 (China), ハード
Liu Siu (Kit)
Komagata R. (Iapo)
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 37.8% / 62.2%
マーケット 1 / 2: 36.1% / 63.9%
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 Maanshan 8 (China), ハード
Trongcharoenchaikul W
Chzhao Lun-I (Kit)
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: 37.7% / 62.3%
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 5 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - シングルス: M15 Maanshan 8 (China), ハード
Oh Chan-Yeong
Ryan Ziegann S
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 67.5% / 32.5%
マーケット 1 / 2: 70.1% / 29.9%
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 4 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - シングルス: M15 Maanshan 8 (China), ハード
Vishenchuk Vishenko D. (Mir)
Takahashi Yusuke
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 12.3% / 87.7%
マーケット 1 / 2: 8.4% / 91.6%
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 男子 - シングルス: M15 Maanshan 8 (China), ハード
Aguiard E
Meng Fanming
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 71.3% / 28.7%
マーケット 1 / 2: 74.0% / 26.0%
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: M15 Maanshan 8 (China), ハード
レーベルグ, マックス・ハンス
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: 19.0% / 81.0%
マーケット 1 / 2: 16.8% / 83.2%
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 Maanshan 8 (China), ハード
Kim Dong Ju
Jiang F. (Kit)
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 65.0% / 35.0%
マーケット 1 / 2: 75.9% / 24.1%
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 1 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - シングルス: M15 Maanshan 8 (China), ハード
Kim Ch.-E. (Kor)
Tupitsyna E
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 21.6% / 78.4%
マーケット 1 / 2: 19.7% / 80.3%
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 女子 - シングルス: W15 Tianjin 4 (China), ハード
Kobori M
Kalyakina M
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: 65.8% / 34.2%
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 女子 - シングルス: W15 Tianjin 4 (China), ハード
Sun Yingqun
Kitahara Y
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 44.2% / 55.8%
マーケット 1 / 2: 43.2% / 56.8%
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 5 · total 0
トーナメント: ITF 女子 - シングルス: W15 Tianjin 4 (China), ハード
Wei Sijia
Lu Jia-Jing
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 50.9% / 49.1%
マーケット 1 / 2: 52.2% / 47.8%
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 女子 - シングルス: W15 Tianjin 4 (China), ハード
Chanta A. (Tai)
Negishi Y. (Iapo)
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 87.9% / 12.1%
マーケット 1 / 2: 91.6% / 8.4%
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: ITF 女子 - シングルス: W15 Tianjin 4 (China), ハード
分析
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