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。
Dominguez Alonso J
Milev Y
Demin Y
McCormick T
Janicijevic S
Nilsson L
Zolotareva A
ファルコウスカ,ヴェロニカ
Burillo I
Hietaranta L
サライヴァ・ドス・サントス・パウロ・アンドレ
マーティン・アンドレス
ゴンサレス・フェルナンデス・マリオ
パチェコ・ロドリゴ
パパミハイル・デスピナ
ゴルゴッゼ・エカテリーネ
マックス・バシン
デッカーズ,アレック
マヨ, アイダン
ウィルワース・ベンジャミン
ヴィルタネン・オットー
ピニングトン・ジョーンズ・ジャック
サルコバ・ドミニカ
ナットソン・ガブリエラ・アンドレア
ティモフェイ・スカトフ
ディミトロフ・グリゴール
フェアンリー・ジェイコブ
パブロビッチ・ルカ
ガウバス・ヴィリウス
チェッキナート・マルコ
ジャケ・キリアン
アジズ・ドーガズ
ウォン・コールマン
ノイマイヤー・ルカス
フェンティ,アンドリュー
Chopra, Keshav
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: 68.9% / 31.1%
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 Kingston 2, Jamaica
フィコビッチ・フアン・パブロ
Tobon, Miguel
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: 49.4% / 50.6%
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 Kingston 2, Jamaica
エチェベリア,ジョン / モンテス・デ・ラ・トーレ,イニャキ
Gray A / Rybakov A
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: 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 Roehampton 2, Great Britain, ダブルス
C・フランツェン / R・ハーゼ
Q・アリス / P-H・ペルベール
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 47.8% / 52.2%
マーケット 1 / 2: 46.6% / 53.4%
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 Winston Salem, USA, ダブルス
メイヨット・ハロルド
Forbs M. (Ssha)
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 78.4% / 21.6%
マーケット 1 / 2: 80.4% / 19.6%
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 4 · total 0
トーナメント: Kingston 2, Jamaica
マレーロ・クルベロ,イバン
アンドラーデ・アンドレス
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 28.3% / 71.7%
マーケット 1 / 2: 25.1% / 74.9%
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: Kingston 2, Jamaica
パッサロ・フランチェスコ
ゲンチュ・トム
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 46.2% / 53.8%
マーケット 1 / 2: 46.9% / 53.1%
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 US Open, New York, USA, Qualifying
ビアンカ・アンドレースク
ポドレス・ベロニカ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 69.4% / 30.6%
マーケット 1 / 2: 72.3% / 27.7%
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: 国際 US Open, New York, USA, Qualifying
ザイボート・ウィルド・ティアゴ
マクドナルド・マッケンジー
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 42.5% / 57.5%
マーケット 1 / 2: 40.4% / 59.6%
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 4 · total 0
トーナメント: 国際 US Open, New York, USA, Qualifying
ミクルト・ルカ
バサバレディ・ニシェシュ
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: 33.7% / 66.3%
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 US Open, New York, USA, Qualifying
Penickova, Kristina
ダート・ハリエット
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 24.8% / 75.2%
マーケット 1 / 2: 22.3% / 77.7%
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: 国際 US Open, New York, USA, Qualifying
ルス・アランチャ
ラメンス・スーザン
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: 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: 国際 US Open, New York, USA, Qualifying
スーサン・バンデッチ
フルンチャコバ・ビクトリア
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 61.4% / 38.6%
マーケット 1 / 2: 61.7% / 38.3%
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 4 · total 0
トーナメント: 国際 US Open, New York, USA, Qualifying
望月慎太郎
シック・ブレイデン
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 58.7% / 41.3%
マーケット 1 / 2: 59.5% / 40.5%
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
ゲア・アーサー
チデク・クレメント
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 64.6% / 35.4%
マーケット 1 / 2: 65.5% / 34.5%
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
内島萌由香
ハブリチュコワ・ルチエ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 61.4% / 38.6%
マーケット 1 / 2: 63.0% / 37.0%
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 US Open, New York, USA, Qualifying
日比野尚
シスコバ・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: 43.5% / 56.5%
マーケット 1 / 2: 42.9% / 57.1%
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 5 · total 0
トーナメント: 国際 US Open, New York, USA, Qualifying
ジダンセク・タマラ
マリスタニ・スレタ・デ・レアレス・ギオマル
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: 59.1% / 40.9%
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
クラウリー・フィオナ
オヴチャレンコ,エカテリナ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 80.2% / 19.8%
マーケット 1 / 2: 82.8% / 17.2%
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 Philadelphia, USA
アルトマイアー・ダニエル
イグナシオ・ブセ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 47.3% / 52.7%
マーケット 1 / 2: 46.3% / 53.7%
人気の罠: no
データの完全性: 61%
試合コンテキスト
Court:Veyk Forest テニス Senter, Vtoroy court
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 Winston Salem, USA
ファン・デ・ザンドシュルプ・ボティック
ダルデリ・ルチアーノ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 58.6% / 41.4%
マーケット 1 / 2: 59.0% / 41.1%
人気の罠: no
データの完全性: 61%
試合コンテキスト
Court:Veyk Forest テニス Senter, Center court
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 Winston Salem, USA
土方・凛希
ボンジ・ベンジャミン
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 52.1% / 47.9%
マーケット 1 / 2: 52.4% / 47.6%
人気の罠: no
データの完全性: 61%
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 4 · total 0
トーナメント: 国際 Winston Salem, USA
A・デティウク / I・フロマチェワ
Khodzumi E / Martins I
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 66.4% / 33.6%
マーケット 1 / 2: 69.0% / 31.0%
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 Philadelphia, USA, ダブルス
Monferrer E
Vaskes F. (Uru)
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 74.2% / 25.8%
マーケット 1 / 2: 76.3% / 23.7%
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 男子 - シングルス: M15 Mar Del Plata (Argentina), クレー
スヴルチナ・ダリボル
ガラルノー・アレクシス
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: 62.8% / 37.2%
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: US Open, New York, USA, Qualifying
ヒーサー・ワトソン
フィタ・ボルーダ・アンヘラ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 68.4% / 31.6%
マーケット 1 / 2: 70.7% / 29.3%
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: US Open, New York, USA, Qualifying
Souza M. (Bra)
Ansari K. (Ssha)
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: 22.3% / 77.7%
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 4 · total 0
トーナメント: ITF 女子 - シングルス: W35 Barueri (Brazil), ハード
Wells, Colson
Korvin F. (Ssha)
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 25.5% / 74.5%
マーケット 1 / 2: 22.1% / 77.9%
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 Champaign, IL (USA), ハード
Bakonyi D / Jilly A
Peck J. (Kan)
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: 58.9% / 41.1%
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: M15 Champaign, IL (USA), ハード
Pounvit N. (Ssha)
Bakonyi D
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 65.7% / 34.3%
マーケット 1 / 2: 67.0% / 33.0%
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: ITF 男子 - シングルス: M15 Champaign, IL (USA), ハード
分析
Why are PropickAI tennis 予想 effective?
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