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試合ボード

AI tennis 予想: professional 試合 breakdown

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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 13 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 ● LIVE40'
大坂・なおみ

大坂・なおみ

0
ザハロワ・アナスタシア

ザハロワ・アナスタシア

0
ライブ予想 1 大坂・なおみ 90%
詳細
テニス 国際 US Open, New York, USA ● LIVE115'
ダム・マルティン

ダム・マルティン

1
ティアフォー・フランセス

ティアフォー・フランセス

1
ライブ予想 2 ティアフォー・フランセス 62%
詳細
テニス 国際 World テニス. 女子. South Korea ● LIVE85'

Okh Chiiun

0

Jang Soo Ha

1
ライブ予想 2 Jang Soo Ha 81%
詳細
テニス 国際 World テニス. 男子. China. ダブルス ● LIVE55'

Chzheniui Sun

0

Minakata R

0
ライブ予想 2 Minakata R 73%
詳細
テニス 国際 World テニス. 男子. China. ダブルス ● LIVE55'

Dzhons Aleks

0

Sia Iue

0
ライブ予想 1 Dzhons Aleks 65%
詳細
テニス ITF 男子 - シングルス: M15 Bali 3 (Indonesia), ハード ● LIVE14'

Visaya A

0
Singh D P

Singh D P

0
ライブ予想 2 Singh D P 74%
詳細
テニス ITF 男子 - シングルス: M25 Urayasu (Japan), ハード ● LIVE85'

ミツイ,シュンスケ

1

Nakagawa S

0
ライブ予想 1 ミツイ,シュンスケ 90%
詳細
テニス ITF 男子 - シングルス: M25 Urayasu (Japan), ハード ● LIVE85'

Takahata R

0

Koizumi N

0
ライブ予想 2 Koizumi N 75%
詳細
テニス 国際 World テニス. 男子. Japan ● LIVE77'
タヌマ,リョウタ

タヌマ,リョウタ

0

Kawahashi Y

1
ライブ予想 2 Kawahashi Y 67%
詳細
テニス 国際 World テニス. 女子. South Korea ● LIVE80'

Sakamoto H

0

Shin Jiho

1
ライブ予想 2 Shin Jiho 62%
詳細
テニス 国際 World テニス. 男子. China. ダブルス ● LIVE50'

Vikeri L

0

Lin Hao-Yu

0
ライブ予想 1 Vikeri L 83%
詳細
テニス 国際 World テニス. 男子. Indonesia. ダブルス ● LIVE15'

Chang Alexander

0
Borg L

Borg L

0
ライブ予想 2 Borg L 58%
詳細
テニス 国際 World テニス. 女子.Tyantszin ● LIVE10'

Wang JiaYi

0

Bai Zhuoxuan

0
ライブ予想 2 Bai Zhuoxuan 86%
詳細
国際 Zhangjiagang, China テニス
01.09 4 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

テニス 国際 Zhangjiagang, China 01.09.2026 04:30 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ
バル ビリュコフ, ペトル

バル ビリュコフ, ペトル

Leong M W K

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 バル ビリュコフ, ペトル 57%
1 57% · 2 43%
1.68 2.20
✓ 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 04:23 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: 57.1% / 42.9%

マーケット 1 / 2: 57.3% / 42.7%

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 Zhangjiagang, China

テニス 国際 Zhangjiagang, China 01.09.2026 04:30 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ

Matsuda, Koki

デラニー,ジェイク

🎯 PropickAI予想
2 デラニー,ジェイク 54%
1 46% · 2 54%
2.07 1.75
✓ 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 04:23 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: 45.7% / 54.3%

マーケット 1 / 2: 45.4% / 54.6%

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 Zhangjiagang, China

テニス 国際 Zhangjiagang, China 01.09.2026 04:30 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ

サムレジ,カシディト

モリヤ,ヒロキ

モリヤ,ヒロキ

🎯 PropickAI予想
2 モリヤ,ヒロキ 52%
1 48% · 2 52%
2.00 1.88
✓ 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 04:15 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: 47.9% / 52.1%

マーケット 1 / 2: 47.4% / 52.6%

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 Zhangjiagang, China

Zhangjiagang, China テニス
01.09 4 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 02:55 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 75%
1 75% · 2 25%
🎯 安全なピック 勝者 — シマキン, イリア ~87% 強い
1.25 3.80
✓ 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 04:23 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: 74.6% / 25.4%

マーケット 1 / 2: 75.1% / 24.9%

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： 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 04:13 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

テニス Zhangjiagang, China 01.09.2026 04:30 UTC ニュートラル・モデル計算

ツェン・チュンシン

Zhang, Tianhui

Zhang, Tianhui

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 ツェン・チュンシン 78%
1 78% · 2 22%
🎯 安全なピック 勝者 — ツェン・チュンシン ~87% 強い
1.21 4.20
✓ 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 04:15 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: 76.5% / 23.5%

マーケット 1 / 2: 77.6% / 22.4%

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： Zhangjiagang, China

ITF 男子 - シングルス: M15 Bali 3 (Indonesia), ハード テニス
01.09 6 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 73%
1 27% · 2 73%
🎯 安全なピック 勝者 — Perez Ramos P ~79% 自信あり
3.50 1.31
✓ 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 02:55 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: 28.7% / 71.3%

マーケット 1 / 2: 28.4% / 71.7%

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： 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

Dzhons G. (Avs)

Konovchuk V. (Ukr)

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 Dzhons G. (Avs) 83%
1 83% · 2 17%
🎯 安全なピック 勝者 — Dzhons G. (Avs) ~87% 強い
1.13 5.40
✓ 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 02:55 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: 81.0% / 19.0%

マーケット 1 / 2: 81.9% / 18.1%

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

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 63%
1 37% · 2 63%
2.60 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 02:55 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: 40.1% / 59.9%

マーケット 1 / 2: 39.4% / 60.6%

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 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 59%
1 41% · 2 59%
2.26 1.58
✓ 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 03:51 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: 41.7% / 58.3%

マーケット 1 / 2: 41.0% / 59.0%

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: 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 03:51 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

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
Mehrotra A

Mehrotra A

Dembo J. (Avs)

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 Mehrotra A 59%
1 59% · 2 41%
1.60 2.33
✓ 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 03:51 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: 59.9% / 40.1%

マーケット 1 / 2: 59.7% / 40.3%

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 5 · 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 4 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) 75%
1 75% · 2 25%
🎯 安全なピック 勝者 — Chanta T. (Tai) ~87% 強い
1.30 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 02:55 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: 73.9% / 26.1%

マーケット 1 / 2: 74.4% / 25.6%

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 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 02:55 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: 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

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

Bertran P

Kesharwani M

Kesharwani M

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 Bertran P 62%
1 62% · 2 38%
1.52 2.50
✓ 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 02:55 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: 60.9% / 39.1%

マーケット 1 / 2: 61.5% / 38.5%

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 3 · 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 04:30 UTC ニュートラル・モデル計算

Van Herzeele J

Sureshkumar M

Sureshkumar M

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 Sureshkumar M 58%
1 42% · 2 58%
2.25 1.60
✓ 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 04:15 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: 42.4% / 57.6%

マーケット 1 / 2: 41.8% / 58.2%

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

ITF 女子 - シングルス: W75 Tianjin (China), ハード テニス
01.09 4 試合
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 02:55 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: 38.3% / 61.7%

マーケット 1 / 2: 38.1% / 61.9%

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： 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 02:51 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 02:54 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 65%
1 35% · 2 65%
2.65 1.45
✓ 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 02:55 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: 35.8% / 64.2%

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 女子 - シングルス: W75 Tianjin (China), ハード

ITF 男子 - ダブルス: M15 Wuning 7 (China), ハード テニス
01.09 3 試合
テニス ITF 男子 - ダブルス: M15 Wuning 7 (China), ハード 01.09.2026 04:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Persell M./Van Tszen

Koyama H./Tomida Y.

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 Persell M./Van Tszen 74%
1 74% · 2 26%
🎯 安全なピック 勝者 — Persell M./Van Tszen ~79% 自信あり
1.24 3.61
✓ 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 1 マーケット 更新 01.09 03:45 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: 73.7% / 26.3%

マーケット 1 / 2: 74.4% / 25.6%

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 3 · total 0

トーナメント： ITF 男子 - ダブルス: M15 Wuning 7 (China), ハード

テニス ITF 男子 - ダブルス: M15 Wuning 7 (China), ハード 01.09.2026 04:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Chen X. D./Li V.

Choe J./Kim G. J.

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 Choe J./Kim G. J. 88%
1 12% · 2 88%
🎯 安全なピック 勝者 — Choe J./Kim G. J. ~95% 鉄板
7.80 1.07
✓ 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 03:45 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: 13.9% / 86.1%

マーケット 1 / 2: 12.7% / 87.3%

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： ITF 男子 - ダブルス: M15 Wuning 7 (China), ハード

テニス ITF 男子 - ダブルス: M15 Wuning 7 (China), ハード 01.09.2026 04:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Chen X./Trongcharoenchaikul V.

Lai C. K./Shin M.

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 Lai C. K./Shin M. 65%
1 35% · 2 65%
🎯 安全なピック 勝者 — Lai C. K./Shin M. ~79% 自信あり
3.50 1.85
✓ 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 03:45 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: 38.7% / 61.3%

マーケット 1 / 2: 38.2% / 61.8%

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 Wuning 7 (China), ハード

ITF 男子 - ダブルス: M25 Urayasu (Japan), ハード テニス
01.09 2 試合
テニス ITF 男子 - ダブルス: M25 Urayasu (Japan), ハード 01.09.2026 04:30 UTC ニュートラル・モデル計算
Kusuhara Y / Nakagawa S

Kusuhara Y / Nakagawa S

Inui Y./Ogura K.

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 Kusuhara Y / Nakagawa S 72%
1 72% · 2 28%
🎯 安全なピック 勝者 — Kusuhara Y / Nakagawa S ~79% 自信あり
1.34 3.50
✓ 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 04:15 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: 71.0% / 29.0%

マーケット 1 / 2: 71.3% / 28.7%

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: M25 Urayasu (Japan), ハード

テニス ITF 男子 - ダブルス: M25 Urayasu (Japan), ハード 01.09.2026 04:30 UTC ニュートラル・モデル計算

Vans Dzh./Vans Dzh.

Saito K./Tanuma R.

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 Vans Dzh./Vans Dzh. 58%
1 58% · 2 42%
1.60 2.20
✓ 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 1 マーケット 更新 01.09 04:15 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: 45.4% / 54.6%

マーケット 1 / 2: 57.9% / 42.1%

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 男子 - ダブルス: M25 Urayasu (Japan), ハード

ITF 男子 - ダブルス: M15 Nonthaburi (Thailand), ハード テニス
01.09 1 試合
テニス ITF 男子 - ダブルス: M15 Nonthaburi (Thailand), ハード 01.09.2026 04:30 UTC ニュートラル・モデル計算

Dong Ch./Hasson J.

Blando M./Hashimoto H.

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 Blando M./Hashimoto H. 62%
1 38% · 2 62%
2.40 1.50
✓ 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 1 マーケット 更新 01.09 04:15 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: 47.1% / 52.9%

マーケット 1 / 2: 38.5% / 61.5%

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 1 · total 0

トーナメント： ITF 男子 - ダブルス: M15 Nonthaburi (Thailand), ハード

ITF 女子 - ダブルス: W75 Tianjin (China), ハード テニス
01.09 1 試合
テニス ITF 女子 - ダブルス: W75 Tianjin (China), ハード 01.09.2026 05:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Li Ch./Shi H.

Lan X./Sun Y.

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 Li Ch./Shi H. 84%
1 84% · 2 16%
🎯 安全なピック 勝者 — Li Ch./Shi H. ~87% 強い
1.12 5.90
✓ 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 04:15 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: 82.9% / 17.1%

マーケット 1 / 2: 83.8% / 16.2%

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 Tianjin (China), 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.