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試合ボード

AI tennis 予想: professional 試合 breakdown

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ライブ中 ライブ中の試合
LIVE 4 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 国際 World テニス. 男子. Brazil. ダブルス ● LIVE96'

Pinyaton V

0

Garsiya-Finetto R-A

0
ライブ予想 1 Pinyaton V 83%
詳細
テニス 国際 World テニス. 男子. Argentina. ダブルス ● LIVE

Dreycopp I

0

Benitez V J

0
ライブ予想 1 Dreycopp I 77%
詳細
テニス 国際 US Open, New York, USA ● LIVE61'
カサトキナ・ダリア

カサトキナ・ダリア

0
バドサ・パウラ

バドサ・パウラ

1
ライブ予想 2 バドサ・パウラ 80%
詳細
テニス 国際 US Open, New York, USA ● LIVE51'
ルス・アランチャ

ルス・アランチャ

0
ジャンジャン・レオリア

ジャンジャン・レオリア

0
ライブ予想 2 ジャンジャン・レオリア 63%
詳細
国際 US Open, New York, USA テニス
01.09 4 試合
テニス 国際 US Open, New York, USA 01.09.2026 23:10 UTC ニュートラル・モデル計算
Vallejo A D

Vallejo A D

モンフィルス・ガエル

モンフィルス・ガエル

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 Vallejo A D 56%
1 56% · 2 44%
1.74 2.21
✓ 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 5 マーケット 更新 02.09 01:04 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: 55.7% / 44.3%

マーケット 1 / 2: 55.5% / 44.5%

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 5 · total 0

トーナメント： 国際 US Open, New York, USA

テニス 国際 US Open, New York, USA 01.09.2026 23:20 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ
ホダル・ラファエル

ホダル・ラファエル

ブ・ユンチャオケテ

ブ・ユンチャオケテ

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 ホダル・ラファエル 88%
1 88% · 2 12%
🎯 安全なピック 勝者 — ホダル・ラファエル ~95% 鉄板
1.11 8.00
✓ 試合前データ準備完了 ライン準備完了 6 ブックメーカー 5 マーケット 更新 02.09 01:02 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: 85.4% / 14.6%

マーケット 1 / 2: 86.1% / 13.9%

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

テニス 国際 US Open, New York, USA 01.09.2026 23:30 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ
マロジャン・ファビアン

マロジャン・ファビアン

ジェン・マイケル

ジェン・マイケル

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 ジェン・マイケル 58%
1 42% · 2 58%
2.35 1.68
✓ 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 5 マーケット 更新 02.09 01:02 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: 42.3% / 57.7%

マーケット 1 / 2: 42.1% / 57.9%

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 5 · total 0

トーナメント： 国際 US Open, New York, USA

テニス 国際 US Open, New York, USA 01.09.2026 23:50 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ
ゲリエリ・アンドレア

ゲリエリ・アンドレア

ド・ミナー・アレックス

ド・ミナー・アレックス

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 ド・ミナー・アレックス 94%
1 6% · 2 94%
🎯 安全なピック 勝者 — ド・ミナー・アレックス ~95% 鉄板
16.00 1.05
✓ 試合前データ準備完了 📊 詳細統計 ライン準備完了 7 ブックメーカー 5 マーケット 更新 02.09 00:24 UTC
試合カードにラインあり 7 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: 9.2% / 90.8%

マーケット 1 / 2: 7.9% / 92.1%

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 7 · total 0

トーナメント： 国際 US Open, New York, USA

US Open, New York, USA テニス
01.09 1 試合
テニス US Open, New York, USA 01.09.2026 23:15 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ
スヴァイダ・ザカリー

スヴァイダ・ザカリー

アルトマイアー・ダニエル

アルトマイアー・ダニエル

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 スヴァイダ・ザカリー 59%
1 59% · 2 41%
1.65 2.37
✓ 試合前データ準備完了 📊 詳細統計 ライン準備完了 7 ブックメーカー 5 マーケット 更新 02.09 00:45 UTC
試合カードにラインあり 7 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: 58.2% / 41.8%

マーケット 1 / 2: 58.3% / 41.7%

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 7 · total 0

トーナメント： US Open, New York, USA

ITF 男子 - ダブルス: M15 Porto Velho (Brazil), ハード テニス
01.09 1 試合
テニス ITF 男子 - ダブルス: M15 Porto Velho (Brazil), ハード 01.09.2026 23:30 UTC ニュートラル・モデル計算

Pignaton L. C./Tosetto R.

Noatto K./Santos Gava K. L.

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 Pignaton L. C./Tosetto R. 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 2 ブックメーカー 1 マーケット 更新 01.09 23:16 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: 59.5% / 40.5%

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 2 · total 0

トーナメント： ITF 男子 - ダブルス: M15 Porto Velho (Brazil), ハード

US Open, New York, USA テニス
02.09 2 試合
テニス US Open, New York, USA 02.09.2026 00:30 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ
ツベレフ・アレクサンダー

ツベレフ・アレクサンダー

ソネゴ・ロレンツォ

ソネゴ・ロレンツォ

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 ツベレフ・アレクサンダー 93%
1 93% · 2 7%
🎯 安全なピック 勝者 — ツベレフ・アレクサンダー ~95% 鉄板
1.07 14.00
✓ 試合前データ準備完了 📊 詳細統計 ライン準備完了 7 ブックメーカー 5 マーケット 更新 02.09 00:45 UTC
試合カードにラインあり 7 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: 89.6% / 10.4%

マーケット 1 / 2: 90.4% / 9.6%

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 7 · total 0

トーナメント： US Open, New York, USA

テニス US Open, New York, USA 02.09.2026 01:20 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ
ギロン・マルコス

ギロン・マルコス

イグナシオ・ブセ

イグナシオ・ブセ

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 イグナシオ・ブセ 58%
1 42% · 2 58%
2.34 1.66
✓ 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 5 マーケット 更新 02.09 01:00 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: 41.5% / 58.5%

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 5 · total 0

トーナメント： US Open, New York, USA

国際 US Open, New York, USA テニス
02.09 1 試合
テニス 国際 US Open, New York, USA 02.09.2026 01:00 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ
ストイアナ・メアリー

ストイアナ・メアリー

エアラ・アレクサンドラ

エアラ・アレクサンドラ

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 エアラ・アレクサンドラ 78%
1 22% · 2 78%
🎯 安全なピック 勝者 — エアラ・アレクサンドラ ~87% 強い
4.52 1.25
✓ 試合前データ準備完了 📊 詳細統計 ライン準備完了 7 ブックメーカー 5 マーケット 更新 02.09 00:56 UTC
試合カードにラインあり 7 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: 23.9% / 76.1%

マーケット 1 / 2: 23.2% / 76.8%

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 7 · total 0

トーナメント： 国際 US Open, New York, USA

ITF 男子 - シングルス: M25 Urayasu (Japan), ハード テニス
02.09 8 試合
テニス ITF 男子 - シングルス: M25 Urayasu (Japan), ハード 02.09.2026 01:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Honda N

Nakanishi S. (Iapo)

Nakanishi S. (Iapo)

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 Honda N 92%
1 92% · 2 8%
🎯 安全なピック 勝者 — Honda N ~95% 鉄板
1.02 11.00
✓ 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 02.09 00:56 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: 90.5% / 9.5%

マーケット 1 / 2: 91.5% / 8.5%

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 2 · total 0

トーナメント： ITF 男子 - シングルス: M25 Urayasu (Japan), ハード

テニス ITF 男子 - シングルス: M25 Urayasu (Japan), ハード 02.09.2026 01:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Kusuhara Y. (Iapo)

Fukuda S

Fukuda S

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 Fukuda S 68%
1 32% · 2 68%
🎯 安全なピック 勝者 — Fukuda S ~79% 自信あり
2.95 1.41
✓ 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 02.09 00:56 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: 33.1% / 66.9%

マーケット 1 / 2: 32.8% / 67.2%

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: M25 Urayasu (Japan), ハード

テニス ITF 男子 - シングルス: M25 Urayasu (Japan), ハード 02.09.2026 01:00 UTC ニュートラル・モデル計算
Tange S

Tange S

Shiraishi H

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 Shiraishi H 84%
1 16% · 2 84%
🎯 安全なピック 勝者 — Shiraishi H ~87% 強い
6.10 1.13
✓ 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 02.09 00:56 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: 16.0% / 84.0%

マーケット 1 / 2: 15.2% / 84.8%

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： ITF 男子 - シングルス: M25 Urayasu (Japan), ハード

テニス ITF 男子 - シングルス: M25 Urayasu (Japan), ハード 02.09.2026 01:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Matsuda Ryuki

チュン,ヘヨン

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 チュン,ヘヨン 75%
1 25% · 2 75%
🎯 安全なピック 勝者 — チュン,ヘヨン ~87% 強い
3.79 1.26
✓ 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 02.09 00:56 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: 27.2% / 72.8%

マーケット 1 / 2: 26.5% / 73.5%

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: M25 Urayasu (Japan), ハード

テニス ITF 男子 - シングルス: M25 Urayasu (Japan), ハード 02.09.2026 02:30 UTC ニュートラル・モデル計算

Nakagawa N

Taka Y. (Iapo)

Taka Y. (Iapo)

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 Nakagawa N 80%
1 80% · 2 20%
🎯 安全なピック 勝者 — Nakagawa N ~87% 強い
1.19 4.70
✓ 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 02.09 01:00 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: 78.0% / 22.0%

マーケット 1 / 2: 79.0% / 21.0%

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: M25 Urayasu (Japan), ハード

テニス ITF 男子 - シングルス: M25 Urayasu (Japan), ハード 02.09.2026 02:30 UTC ニュートラル・モデル計算

Takahashi Yusuke

Ferguson C

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 Takahashi Yusuke 67%
1 67% · 2 33%
🎯 安全なピック 勝者 — Takahashi Yusuke ~79% 自信あり
1.40 2.85
✓ 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 02.09 01:00 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: 66.4% / 33.6%

マーケット 1 / 2: 67.0% / 33.0%

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: M25 Urayasu (Japan), ハード

テニス ITF 男子 - シングルス: M25 Urayasu (Japan), ハード 02.09.2026 02:30 UTC ニュートラル・モデル計算

Chung Yunseong

Sekulic P

Sekulic P

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 Sekulic P 56%
1 44% · 2 56%
2.08 1.66
✓ 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 02.09 01:00 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: 45.0% / 55.0%

マーケット 1 / 2: 44.4% / 55.6%

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 男子 - シングルス: M25 Urayasu (Japan), ハード

テニス ITF 男子 - シングルス: M25 Urayasu (Japan), ハード 02.09.2026 02:30 UTC ニュートラル・モデル計算

エレル,ヤンキ

Ogura K

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 エレル,ヤンキ 87%
1 87% · 2 13%
🎯 安全なピック 勝者 — エレル,ヤンキ ~95% 鉄板
1.08 7.10
✓ 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 02.09 01:00 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: 85.7% / 14.3%

マーケット 1 / 2: 86.4% / 13.6%

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 Urayasu (Japan), ハード

ITF 男子 - シングルス: M15 Wuning 7 (China), ハード テニス
02.09 4 試合
テニス ITF 男子 - シングルス: M15 Wuning 7 (China), ハード 02.09.2026 01:30 UTC ニュートラル・モデル計算

Kim Geun Jun

Choe Jaesung

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 Kim Geun Jun 61%
1 61% · 2 39%
1.55 2.40
✓ 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 02.09 01:00 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: 59.5% / 40.5%

マーケット 1 / 2: 59.5% / 40.5%

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 Wuning 7 (China), ハード

テニス ITF 男子 - シングルス: M15 Wuning 7 (China), ハード 02.09.2026 01:30 UTC ニュートラル・モデル計算

Satara H

Fitriadi M R

Fitriadi M R

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 Fitriadi M R 86%
1 14% · 2 86%
🎯 安全なピック 勝者 — Fitriadi M R ~95% 鉄板
6.70 1.12
✓ 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 02.09 01:00 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: 15.2% / 84.8%

マーケット 1 / 2: 14.4% / 85.6%

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 Wuning 7 (China), ハード

テニス ITF 男子 - シングルス: M15 Wuning 7 (China), ハード 02.09.2026 01:30 UTC ニュートラル・モデル計算

Sun Z. (Kit)

Trongcharoenchaikul W

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 Trongcharoenchaikul W 76%
1 24% · 2 76%
🎯 安全なピック 勝者 — Trongcharoenchaikul W ~87% 強い
4.10 1.28
✓ 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 02.09 01:00 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: 26.1% / 73.9%

マーケット 1 / 2: 25.0% / 75.1%

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 5 · total 0

トーナメント： ITF 男子 - シングルス: M15 Wuning 7 (China), ハード

テニス ITF 男子 - シングルス: M15 Wuning 7 (China), ハード 02.09.2026 01:30 UTC ニュートラル・モデル計算

Tamm K. (Est)

Persell M. (Avs)

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 Persell M. (Avs) 89%
1 11% · 2 89%
🎯 安全なピック 勝者 — Persell M. (Avs) ~95% 鉄板
9.10 1.07
✓ 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 02.09 01:00 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: 12.1% / 87.9%

マーケット 1 / 2: 10.8% / 89.2%

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 3 · total 0

トーナメント： ITF 男子 - シングルス: M15 Wuning 7 (China), ハード

ITF 女子 - シングルス: W75 Tianjin (China), ハード テニス
02.09 4 試合
テニス ITF 女子 - シングルス: W75 Tianjin (China), ハード 02.09.2026 02:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Zhang Junhan

Nugroho P. M. (Inz)

Nugroho P. M. (Inz)

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 Nugroho P. M. (Inz) 73%
1 27% · 2 73%
🎯 安全なピック 勝者 — Nugroho P. M. (Inz) ~79% 自信あり
3.45 1.30
✓ 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 02.09 01:00 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: 29.0% / 71.0%

マーケット 1 / 2: 28.6% / 71.4%

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： 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 02.09.2026 02:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Garlend Dzh. (Tvn)

Khomutsianskaya D

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 Garlend Dzh. (Tvn) 70%
1 70% · 2 30%
🎯 安全なピック 勝者 — Garlend Dzh. (Tvn) ~79% 自信あり
1.33 3.16
✓ 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 02.09 01:00 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: 68.6% / 31.4%

マーケット 1 / 2: 69.3% / 30.7%

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 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 02.09.2026 02:00 UTC ニュートラル・モデル計算
コストウラス・ソフィア

コストウラス・ソフィア

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 コストウラス・ソフィア 87%
1 87% · 2 13%
🎯 安全なピック 勝者 — コストウラス・ソフィア ~95% 鉄板
1.08 7.40
✓ 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 02.09 01:00 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: 84.6% / 15.4%

マーケット 1 / 2: 85.6% / 14.4%

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： 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 02.09.2026 02:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Morvayova V

Saito S

Saito S

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 Saito S 58%
1 42% · 2 58%
2.27 1.65
✓ 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 02.09 01:00 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: 42.6% / 57.4%

マーケット 1 / 2: 42.4% / 57.6%

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 女子 - シングルス: W75 Tianjin (China), ハード

Zhangjiagang, China テニス
02.09 2 試合
テニス Zhangjiagang, China 02.09.2026 03:00 UTC ニュートラル・モデル計算

ジェームズ ケント・トロッター

スー・ユーシュウ

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 スー・ユーシュウ 61%
1 39% · 2 61%
2.50 1.59
✓ 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 02.09 01:00 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: 41.4% / 58.6%

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： Zhangjiagang, China

テニス Zhangjiagang, China 02.09.2026 03:00 UTC ニュートラル・モデル計算

ツェン・チュンシン

渡貫・洋介

渡貫・洋介

🎯 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 56%
1 56% · 2 44%
1.70 2.14
✓ 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 2 マーケット 更新 02.09 01:00 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: 55.2% / 44.8%

マーケット 1 / 2: 55.3% / 44.7%

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： Zhangjiagang, China

ITF 男子 - シングルス: M15 Bali 3 (Indonesia), ハード テニス
02.09 2 試合
テニス ITF 男子 - シングルス: M15 Bali 3 (Indonesia), ハード 02.09.2026 03:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Becroft I

Kamboj U. (Ind)

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 Becroft I 88%
1 88% · 2 12%
🎯 安全なピック 勝者 — Becroft I ~95% 鉄板
1.06 7.50
✓ 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 02.09 01:00 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: 87.0% / 13.0%

マーケット 1 / 2: 87.6% / 12.4%

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： 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 02.09.2026 03:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Da Costa R. (Inz)

Heisnam S. (Ind)

Heisnam S. (Ind)

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 Da Costa R. (Inz) 66%
1 66% · 2 34%
🎯 安全なピック 勝者 — Da Costa R. (Inz) ~79% 自信あり
1.47 2.80
✓ 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 02.09 01:00 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: 63.8% / 36.2%

マーケット 1 / 2: 64.1% / 35.9%

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 男子 - シングルス: M15 Bali 3 (Indonesia), 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.