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。
Trufelli T. (Fra)
Branger L
Ferguson C
Taka Yua
Garcia-Perez G
Malygina E
Stankovich A. (Ser)
Yamazaki I
Sieg M
Herrero Linana A
ジェイ ディラン・ハラ フレンド
モンテス・デ・ラ・トーレ,イニャキ
Schoenhaus, Max
Mazur D. (Ger)
マトゥセヴィッチ・アントン
ミケーレ・リベカイ
エステベス・フアン
Sanchez Martinez, Benito
グーリン, スヴィヤトスラフ
クルミッチ, マルティン
Hui K. (Ssha)
Kardava Z. (Gru)
Talavera Cortes E. (Isp)
Motta A
Petit L
Robert Nicolas
Ambarzumjan E./Mathes K.
Denitto J./Volpi G.
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: 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 Allershausen (Germany), クレー
Bekeni M./Held J.
Sigarran T./Fernandes B.
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: 25.3% / 74.7%
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 - ダブルス: M15 Allershausen (Germany), クレー
ジョハヌス・マンデー
ルイ・マクステッド
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 61.0% / 39.0%
マーケット 1 / 2: 61.7% / 38.3%
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: 国際 Roehampton 2, Great Britain
ハド・エミル
マルティノー,マテオ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 39.9% / 60.1%
マーケット 1 / 2: 38.5% / 61.6%
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 Roehampton 2, Great Britain
クレトゥ,セザール (ROU)
ダマス,ミゲル
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 63.5% / 36.5%
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 6 · total 0
トーナメント: 国際 Augsburg, Germany
オリバー・ターヴェット
オリバー・ボンディング
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 80.8% / 19.2%
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 6 · total 0
トーナメント: Roehampton 2, Great Britain
Mueller Calvin
Iserath S
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 44.4% / 55.6%
マーケット 1 / 2: 86.0% / 14.0%
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 1 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - シングルス: M15 Allershausen (Germany), クレー
Waldner N
Spoolder A. (Nid)
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 67.3% / 32.7%
マーケット 1 / 2: 68.8% / 31.2%
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 4 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - シングルス: M15 Allershausen (Germany), クレー
Boyden M./Nemcsek G.
Bojica S./Safta A.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 31.2% / 68.8%
マーケット 1 / 2: 28.9% / 71.1%
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 女子 - ダブルス: W15 Brasov (Romania), クレー
Pastoric D. I./Trasca A.
Rabbat K. A./Sauciuc A. S.
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: 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: W15 Brasov (Romania), クレー
Amarlei I./Vilar G.
Marinescu A / Yilmaz E A
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 83.4% / 16.6%
マーケット 1 / 2: 86.2% / 13.8%
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 3 · total 0
トーナメント: ITF 女子 - ダブルス: W15 Brasov (Romania), クレー
Diaz Adrover C./Radzhi A.
Iancu A./Preda A.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 82.8% / 17.2%
マーケット 1 / 2: 86.2% / 13.8%
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 3 · total 0
トーナメント: ITF 女子 - ダブルス: W15 Brasov (Romania), クレー
Rodriguez C / Yevseyev D
La Serna J M / Ribeiro E
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 44.3% / 55.7%
マーケット 1 / 2: 43.8% / 56.2%
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: Augsburg, Germany, ダブルス
Senn N./Werner E. J.
Hisano Y./Malis F.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 63.3% / 36.7%
マーケット 1 / 2: 64.5% / 35.5%
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 2 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - ダブルス: M15 Cap d'Agde (France), クレー
Berrut, Adrien
von der Schulenburg, Jeffrey
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 33.6% / 66.4%
マーケット 1 / 2: 32.5% / 67.5%
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 5 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - シングルス: M25 Lausanne (Switzerland), クレー
オヴチャレンコ,エカテリナ
Laborde A
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 85.7% / 14.3%
マーケット 1 / 2: 88.4% / 11.6%
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: M25 Lausanne (Switzerland), クレー
Seres F. (Shva)
Sakellaridis M. (Grts)
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: 53.7% / 46.3%
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 5 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - シングルス: M25 Lausanne (Switzerland), クレー
Sun Xinran
Vujovic L
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: 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: W50 Kursumlijska Banja (Serbia), クレー
Vergara Rivera A
Encheva L
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 32.4% / 67.6%
マーケット 1 / 2: 30.9% / 69.1%
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: ITF 女子 - シングルス: W50 Kursumlijska Banja (Serbia), クレー
Janicijevic S
Nilsson L
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 41.1% / 58.9%
マーケット 1 / 2: 40.5% / 59.5%
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 女子 - シングルス: W50 Kursumlijska Banja (Serbia), クレー
Ruan Zi Ying
Pascual Montalvo I
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 58.0% / 42.0%
マーケット 1 / 2: 57.5% / 42.5%
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 女子 - シングルス: W15 Torello (Spain), ハード
Kucukhuseyin C. C./Peiro Serrano A.
Fumagalli F./Liusso M.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 42.3% / 57.7%
マーケット 1 / 2: 40.5% / 59.5%
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 2 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - ダブルス: M15 Kursumlijska Banja 13 (Serbia), クレー
Mishkin K./Shvets V.
D'Agostino S./Motta A.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 59.3% / 40.7%
マーケット 1 / 2: 59.7% / 40.3%
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 3 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - ダブルス: M15 Kursumlijska Banja 13 (Serbia), クレー
Ivanov M./Torres Ramis M.
Aggarwal P./Ciocca G.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 46.3% / 53.7%
マーケット 1 / 2: 45.6% / 54.4%
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 - ダブルス: M15 Kursumlijska Banja 13 (Serbia), クレー
ファクンド・メナ
ウェネルト,カイ
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: 63.3% / 36.7%
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 2 · total 0
トーナメント: Augsburg, Germany
Dean T./Tripathi A.
Ganchev A / Maes S
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 63.7% / 36.3%
マーケット 1 / 2: 84.3% / 15.7%
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 1 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - ダブルス: M25 Maribor (Slovenia), クレー
Cizek J./Finkelstein A.
Orlov V./Pereira T.
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 19.3% / 80.7%
マーケット 1 / 2: 15.7% / 84.3%
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: M25 Poznan (Poland), クレー
Plenkiewicz H./Rytelewski H. P.
Matushevski P./Werblinski J.
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: 14.9% / 85.1%
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 Poznan (Poland), クレー
分析
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