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。
Bohrer Martins C
Candiotto A
Valkus M
Paolini A
Sheingezikht L
Fabre A
Aguilar Cardozo J
Aguilar Cardozo F
Leston T J
De la Fuente S
Savano M
Catini N
De Schepper K
Segetti S
Salvestre D
Delage P
Kaji H
Milovanovic E
Janicijevic S
Maric D
Daems J
Monnot A
Palicova B
Kuczer D
マックス・バシン
ブルーム・チャールズ
Kuczer D./Pawlikowska Z.
Heuser M./Mandelikova K.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 68.5% / 31.5%
マーケット 1 / 2: 70.3% / 29.7%
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 女子 - ダブルス: W75 Bytom (Poland), クレー
Hands T / Summers M
Blaydes B / Frydrych V
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 80.6% / 19.4%
マーケット 1 / 2: 82.6% / 17.4%
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 2 · total 0
トーナメント: 国際 Roehampton 2, Great Britain, ダブルス
Fuchs Z / Perez B
Barry C / Geerts M
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 33.3% / 66.7%
マーケット 1 / 2: 31.4% / 68.6%
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 3 · total 0
トーナメント: 国際 Roehampton 2, Great Britain, ダブルス
ツェン・シンウェン
プリダンキナ・エレナ
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: 81.6% / 18.4%
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: US Open, New York, USA, Qualifying
パレハ, フリエッタ
ステファニーニ・ルクレツィア
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: 55.5% / 44.5%
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 5 · total 0
トーナメント: US Open, New York, USA, Qualifying
Brenstin K. (Kan)
ロビン・モンゴメリー
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 27.5% / 72.5%
マーケット 1 / 2: 24.6% / 75.4%
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, Qualifying
Burdet A./Nikles I.
Klipfel L./Krattiger J.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 87.6% / 12.4%
マーケット 1 / 2: 91.5% / 8.5%
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 男子 - ダブルス: M25 Lausanne (Switzerland), クレー
ダニエル・リンコン
バリオス・ベラ・マルセロ・トマス
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: 44.8% / 55.2%
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: 国際 US Open, New York, USA, Qualifying
アジズ・ドーガズ
ゲリエリ・アンドレア
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: 51.1% / 48.9%
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 US Open, New York, USA, Qualifying
マリアム・ボルクヴァッゼ
コーフェルマンス・アヌーク
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 39.2% / 60.8%
マーケット 1 / 2: 38.8% / 61.2%
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 US Open, New York, USA, Qualifying
ブランスティン・カーソン
ロビン・モンゴメリー
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 28.6% / 71.4%
マーケット 1 / 2: 26.1% / 73.9%
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 US Open, New York, USA, Qualifying
フェアンリー・ジェイコブ
ロディオノフ・ユーリ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 66.9% / 33.1%
マーケット 1 / 2: 67.6% / 32.4%
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 US Open, New York, USA, Qualifying
イアツェンコ・ポリーナ
ラザロ・ガルシア・アンドレア
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 55.2% / 44.8%
マーケット 1 / 2: 55.8% / 44.2%
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 US Open, New York, USA, Qualifying
ウォン・コールマン
ラヨビッチ・ドゥシャン
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 63.2% / 36.8%
マーケット 1 / 2: 64.5% / 35.5%
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: 国際 US Open, New York, USA, Qualifying
ナットソン・ガブリエラ・アンドレア
ゴルゴッゼ・エカテリーネ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 70.1% / 29.9%
マーケット 1 / 2: 71.9% / 28.1%
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 US Open, New York, USA, Qualifying
サムエル・トビー
Garin K. (Chil)
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 66.1% / 33.9%
マーケット 1 / 2: 67.1% / 32.9%
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 5 · total 0
トーナメント: 国際 US Open, New York, USA, Qualifying
ガウバス・ヴィリウス
ウェンデルケン・ハリー
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 57.4% / 42.6%
マーケット 1 / 2: 57.4% / 42.6%
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 US Open, New York, USA, Qualifying
クレトゥ,セザール (ROU)
メラー, マービン
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 43.3% / 56.7%
マーケット 1 / 2: 42.4% / 57.6%
人気の罠: no
データの完全性: 44%
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
Colby R
Vrba Ia
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 48.3% / 51.7%
マーケット 1 / 2: 48.2% / 51.8%
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. 男子. USA
Farzam M
コーウィン,フェリックス
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 48.3% / 51.7%
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: 国際 World テニス. 男子. USA
Peck J
Stearns Preston
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 29.2% / 70.8%
マーケット 1 / 2: 27.4% / 72.6%
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. USA
ニコラス・アルセノート
Anthrop J
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: 41.9% / 58.1%
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 World テニス. 男子. USA
Perelygina E / Iuneva A
Lewis M / Walker B
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 61.7% / 38.3%
マーケット 1 / 2: 57.0% / 43.0%
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 1 · total 0
トーナメント: 国際 World テニス. 女子. Kursumlijska Banja
De Stefano S./Pedone Dzh.
Karatancheva L / Tombare P-G
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: 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 1 · total 0
トーナメント: 国際 World テニス. 女子. Kursumlijska Banja
Arce Fernandez M / Talavera Cortes E
Oparnitsa A / Varik K
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: 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. Sweden
Kastelnuovo Ia / Vildeil A
Maric M / Radovanovic T
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: 34.9% / 65.1%
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 1 · total 0
トーナメント: 国際 World テニス. 男子. Switzerland. ダブルス
Bozemoj B. (Nid)
ヴァンシェルボイム,エリック
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: 34.9% / 65.1%
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: ITF 男子 - シングルス: M25 Oldenzaal (Netherlands), クレー
Giamichelle S
Zarate C M
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 22.1% / 77.9%
マーケット 1 / 2: 19.9% / 80.1%
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 World テニス. 男子. Argentina. ダブルス
De Dios F
Zeitune M
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 15.8% / 84.2%
マーケット 1 / 2: 12.1% / 87.9%
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. 男子. Argentina. ダブルス
分析
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