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試合ボード

AI tennis 予想: professional 試合 breakdown

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リーグ 47
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Showing 29 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 11 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 ● LIVE49'
コッチャレット・エリザベッタ

コッチャレット・エリザベッタ

0
シニアコバ・カテリーナ

シニアコバ・カテリーナ

1
ライブ予想 2 シニアコバ・カテリーナ 94%
詳細
テニス US Open, New York, USA ● LIVE44'
メンシク・ヤクブ

メンシク・ヤクブ

0
望月慎太郎

望月慎太郎

0
ライブ予想 1 メンシク・ヤクブ 92%
詳細
テニス US Open, New York, USA ● LIVE44'
シェルトン・ベン

シェルトン・ベン

0
グリークスプール・タロン

グリークスプール・タロン

0
ライブ予想 1 シェルトン・ベン 67%
詳細
テニス 国際 US Open, New York, USA ● LIVE39'
オジェ・アリアシム・フェリックス

オジェ・アリアシム・フェリックス

0
土方・凛希

土方・凛希

0
ライブ予想 1 オジェ・アリアシム・フェリックス 75%
詳細
テニス US Open, New York, USA ● LIVE44'

ディミトロフ・グリゴール

0
ポピリン・アレクセイ

ポピリン・アレクセイ

0
ライブ予想 1 ディミトロフ・グリゴール 74%
詳細
テニス US Open, New York, USA ● LIVE74'
ボルジェス・ヌーノ

ボルジェス・ヌーノ

0
ティエン・ラーナー

ティエン・ラーナー

1
ライブ予想 2 ティエン・ラーナー 82%
詳細
テニス 国際 US Open, New York, USA ● LIVE94'
アリス・クエンティン

アリス・クエンティン

2
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 94%
詳細
テニス 国際 UTR Pro. 女子. Waco ● LIVE75'

Ustic M

0

Psonka J

1
ライブ予想 2 Psonka J 90%
詳細
テニス 国際 UTR Pro. 男子. Waco ● LIVE95'

Hidalgo J S

0

Hedgecoe D

1
ライブ予想 2 Hedgecoe D 89%
詳細
テニス 国際 US Open, New York, USA ● LIVE35'
シフィアテク・イガ

シフィアテク・イガ

0
ワン・シユ

ワン・シユ

0
ライブ予想 1 シフィアテク・イガ 92%
詳細
テニス 国際 US Open, New York, USA ● LIVE125'
シャン・ジュンチェン

シャン・ジュンチェン

2
トルンジェリティ・マルコ

トルンジェリティ・マルコ

1
ライブ予想 1 シャン・ジュンチェン 85%
詳細
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 01:48 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: 85.9% / 14.1%

マーケット 1 / 2: 86.9% / 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 01:47 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: 24.5% / 75.5%

マーケット 1 / 2: 23.6% / 76.4%

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 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 00:55 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 00:55 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 00:55 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 00:55 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
3.18 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 01:45 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 57%
1 43% · 2 57%
2.17 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 01:45 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 01:45 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 8 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
4.31 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 01:45 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 01:45 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: 50.2% / 49.8%

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 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 01:45 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 01:45 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 61%
1 39% · 2 61%
2.47 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 01:45 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: 38.4% / 61.6%

マーケット 1 / 2: 38.2% / 61.8%

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: 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

Wang J. (Kit)

Ian I. (Kit)

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 Wang J. (Kit) 86%
1 86% · 2 14%
🎯 安全なピック 勝者 — Wang J. (Kit) ~95% 鉄板
1.07 6.75
✓ 試合前データ準備完了 ライン準備完了 2 ブックメーカー 1 マーケット 更新 01.09 01:31 UTC
試合カードにラインあり 2 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: 85.3% / 14.7%

マーケット 1 / 2: 86.3% / 13.7%

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 2 · 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

Kuramochi M. (Iapo)

Inoue H

Inoue H

🎯 PropickAI予想
2 Inoue H 53%
1 47% · 2 53%
1.95 1.76
✓ 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 01:45 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: 47.4% / 52.6%

マーケット 1 / 2: 47.4% / 52.6%

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
Okamura K

Okamura K

Sidorova K

Sidorova K

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 Sidorova K 64%
1 36% · 2 64%
2.65 1.47
✓ 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 01:45 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: 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 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 01:45 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 3.90
✓ 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 01:45 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 01:45 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 5 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 01:45 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 01:45 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 65%
1 35% · 2 65%
2.65 1.45
✓ 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 01:45 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

テニス ITF 男子 - シングルス: M15 Bali 3 (Indonesia), ハード 01.09.2026 04:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Patton T

Rathi A

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 Rathi A 57%
1 43% · 2 57%
2.23 1.65
✓ 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 01:45 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: 43.9% / 56.1%

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 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 04:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Ryan Ziegann S

Ahren Moonga E. (Shve)

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 Ryan Ziegann S 75%
1 75% · 2 25%
🎯 安全なピック 勝者 — Ryan Ziegann S ~79% 自信あり
1.24 3.65
✓ 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 01:45 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: 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

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
1.29 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 01:45 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: 74.4% / 25.6%

マーケット 1 / 2: 74.9% / 25.1%

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 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 01:45 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.