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。
De Lange P
Karthik P
マヨ, アイダン
Forbes, Matthew
ゴンサレス・フェルナンデス・マリオ
クルーガー・ミッチェル
オスイグウェ・ホイットニー
モナ・バーテル
ジョーンズ・フランチェスカ
ブランカッチオ・ヌリア
Garlend Dzh. (Tvn)
ロメロ・ゴルマス・レイレ
アスタコワ,ダリヤ
バッソルス・リベラ・マリーナ
トゥベッロ・アリス
ホン・プリシラ
クブカ,マルティナ
Penickova, Annika
ラディボイェビッチ・ロラ
リナルド・ペルソン,カジサ
マルティネス・ペドロ
グリンカ・ダニイル
ピロス・ジョンボル
アルカラ・グリ,マックス
カスニコウスキ, マックス
ブドコフ・キャア・ニコライ
イラガン, アンドレ
ボイヤー・トリスタン
ガストン・ウーゴ
フスト,ギド・エバン
ボンジ・ベンジャミン
アリス・クエンティン
ソボレワ, アナスタシア
シュブラゼ・アレクサンドレ
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: 22.1% / 77.9%
人気の罠: no
データの完全性: 61%
試合コンテキスト
Court:Billi Dzhin King Neshional テニス Senter, Kort "16"
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
セメニスタヤ・ダルヤ
木下 晴結
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 57.2% / 42.8%
マーケット 1 / 2: 57.6% / 42.5%
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 6 · total 0
トーナメント: 国際 US Open, New York, USA, Qualifying
エシャルギ・モエズ
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: 63.6% / 36.4%
マーケット 1 / 2: 63.8% / 36.2%
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
ユアン・ユエ
グオ・ハンユ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 62.9% / 37.1%
マーケット 1 / 2: 62.9% / 37.1%
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
ハンター・ストーム
イングリス・マディソン
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 48.6% / 51.4%
マーケット 1 / 2: 49.0% / 51.0%
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: 国際 US Open, New York, USA, Qualifying
ケイティ・スワン
スコット,カトリーナ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 54.6% / 45.4%
マーケット 1 / 2: 56.0% / 44.0%
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 4 · total 0
トーナメント: 国際 US Open, New York, USA, Qualifying
アブデーバ, ジュリア
セボフ・キャサリン
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 48.0% / 52.0%
マーケット 1 / 2: 46.8% / 53.2%
人気の罠: no
データの完全性: 61%
試合コンテキスト
Court:Billi Dzhin King Neshional テニス Senter, Kort "9"
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・ヨンウ
シャルマ・アストラ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 72.0% / 28.0%
マーケット 1 / 2: 74.3% / 25.7%
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 US Open, New York, USA, Qualifying
ブ・ユンチャオケテ
ノグチ・リオ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 69.0% / 31.0%
マーケット 1 / 2: 70.8% / 29.2%
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
タン・ハーモニー
ストイアナ・メアリー
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 26.3% / 73.7%
マーケット 1 / 2: 24.4% / 75.6%
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
コラル・ズデネク
ボルナ・ゴジョ
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: 21.8% / 78.2%
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, Qualifying
ナルディ・ルカ
チーナ・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: 37.5% / 62.5%
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 3 · total 0
トーナメント: US Open, New York, USA, Qualifying
キム・ジェロム
アデッド・ダン
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 78.0% / 22.0%
マーケット 1 / 2: 80.2% / 19.8%
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: US Open, New York, USA, Qualifying
スミス・コルトン
ペレグリーノ・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: 65.4% / 34.6%
マーケット 1 / 2: 66.9% / 33.1%
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: US Open, New York, USA, Qualifying
Banthia S / Kadhe A
Johns Garrett / Poling K
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 50.8% / 49.2%
マーケット 1 / 2: 60.7% / 39.3%
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 Kingston 2. Pary
フェリー・アルトゥール
ヒューイット・クルーズ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 48.1% / 51.9%
マーケット 1 / 2: 79.5% / 20.6%
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 1 · total 0
トーナメント: 国際 Winston Salem, USA
ダックワース・ジェームス
ナボーネ・マリアーノ
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: 39.6% / 60.5%
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 3 · total 0
トーナメント: 国際 Winston Salem, USA
ブクサ・クリスティナ
ボンダル・アンナ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 43.6% / 56.4%
マーケット 1 / 2: 43.8% / 56.2%
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: Monterrey, Mexico
Dakvort Dzh. (Avs)
ナボーネ・マリアーノ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 40.6% / 59.4%
マーケット 1 / 2: 40.0% / 60.1%
人気の罠: no
データの完全性: 59%
試合コンテキスト
Court:Veyk Forest テニス Senter. Tretiy court
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 3 · total 0
トーナメント: Winston Salem, USA
ロットゲリング·ミース
マハッチ・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: 35.3% / 64.7%
マーケット 1 / 2: 32.2% / 67.8%
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: Winston Salem, USA
Barrera Aguirre I./Bohrer Martins C.
Laron M./Sanchez Uribe M. J.
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: 79.4% / 20.6%
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 女子 - ダブルス: W35 Barueri (Brazil), ハード
Cohen Perovani S./Kawano Cho G.
Garcia Vidal L./Da Cruz Mendonca S.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 47.5% / 52.5%
マーケット 1 / 2: 44.0% / 56.0%
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 1 · total 0
トーナメント: ITF 女子 - ダブルス: W35 Barueri (Brazil), ハード
Korvin F./Shakhter N.
Bakonyi D./Jilly A.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 53.6% / 46.4%
マーケット 1 / 2: 54.4% / 45.6%
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 2 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - ダブルス: M15 Champaign, IL (USA), ハード
フィコビッチ・フアン・パブロ
ズウ,エヴァン
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: 45.0% / 55.0%
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: 国際 Kingston 2, Jamaica
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.