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。
Kuczer D
Pawlikowska Z
クラウリー・フィオナ
オヴチャレンコ,エカテリナ
Grant T C
坂爪姫野
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
Persell M. (Avs)
ジョンズ・ガレット
ホルヘ・フランシスカ
リスティック, ミア
Penickova, Kristina
ダート・ハリエット
スーサン・バンデッチ
フルンチャコバ・ビクトリア
ゲア・アーサー
チデク・クレメント
サムエル・トビー
ハリス・ビリー
ベルトラ・レミー
ウェンデルケン・ハリー
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
ジョルダ・サンチス,デイヴィッド
ラヨビッチ・ドゥシャン
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
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
アルトマイアー・ダニエル
イグナシオ・ブセ
土方・凛希
ボンジ・ベンジャミン
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
錦織・圭
Antonius, Michael
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: 59.0% / 41.0%
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: US Open, New York, USA, Qualifying
クブカ,マルティナ
バッソルス・リベラ・マリーナ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 47.7% / 52.3%
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 6 · total 0
トーナメント: 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: 64.5% / 35.5%
マーケット 1 / 2: 65.4% / 34.7%
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 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
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
坂本怜
ミュラー・アレクサンドル
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 64.7% / 35.3%
マーケット 1 / 2: 65.4% / 34.6%
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
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
ピロス・ジョンボル
グリンカ・ダニイル
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 59.6% / 40.4%
マーケット 1 / 2: 60.3% / 39.7%
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
ジョーンズ・フランチェスカ
モナ・バーテル
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 62.8% / 37.2%
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
ユアン・ユエ
アブデーバ, ジュリア
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 67.9% / 32.1%
マーケット 1 / 2: 69.8% / 30.2%
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 "13"
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
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
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
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
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: 27.9% / 72.1%
マーケット 1 / 2: 25.4% / 74.6%
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
A・レイモンド / L・サンチェス
Sheehy J / Zink T
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: 70.5% / 29.6%
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 3 · total 0
トーナメント: 国際 Kingston 2, Jamaica, ダブルス
ラム・R/サリスブリ・J
S・ドゥンビア / F・ルブール
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 45.1% / 54.9%
マーケット 1 / 2: 45.3% / 54.7%
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 5 · total 0
トーナメント: 国際 Winston Salem, USA, ダブルス
A・クライチェク / N・メクティッチ
Galloway R / Goransson A
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 55.7% / 44.3%
マーケット 1 / 2: 56.7% / 43.3%
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 3 · total 0
トーナメント: 国際 Winston Salem, USA, ダブルス
フェリー・アルトゥール
ロットゲリング·ミース
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 64.8% / 35.2%
マーケット 1 / 2: 66.4% / 33.6%
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, 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: Winston Salem, USA
Fancutt T / Watanabe S
Huertas Del Pino Cordova A / Pacheco Mendez R
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 51.6% / 48.4%
マーケット 1 / 2: 50.7% / 49.3%
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 2 · total 0
トーナメント: Kingston 2, Jamaica, ダブルス
Bianchi J J / Pearson K
サライヴァ・ドス・サントス・パウロ・アンドレ / ブリト,ルイス
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 51.8% / 48.2%
マーケット 1 / 2: 52.3% / 47.7%
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: Kingston 2, Jamaica, ダブルス
Gamble J./Mekhael N.
Antrop Dzh./Zhombor V.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 17.3% / 82.7%
マーケット 1 / 2: 13.4% / 86.7%
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 2 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - ダブルス: M15 Champaign, IL (USA), ハード
Matsuoka S./Vrba J.
Bernard A./Fuks A.
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: 55.5% / 44.5%
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 - ダブルス: M15 Champaign, IL (USA), ハード
分析
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