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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 probabilities, オッズ, results and AI breakdowns in a single 試合 center.

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リーグ 58
ブックメーカー 6
Showing 24 upcoming 試合. These are upcoming events for the selected sport. Use the sport, league and date filters to narrow the list.
国際 Montreal, Canada, ダブルス テニス
08.08 2 試合
テニス 国際 Montreal, Canada, ダブルス 08.08.2026 21:10 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 完全なデータ
ハーバート,ピエッレ・ウーゲス / クラウィエツ,ケヴィン

ハーバート,ピエッレ・ウーゲス / クラウィエツ,ケヴィン

Chan D / Galarneau A

Chan D / Galarneau A

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 ハーバート,ピエッレ・ウーゲス / クラウィエツ,ケヴィン 81%
1 81% · 2 19%
1.15 4.80
✓ 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 08.08 16:11 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: 56.5% / 43.5%

マーケット 1 / 2: 80.7% / 19.3%

人気の罠： no

データの完全性： 72%

試合コンテキスト

Court:IGA スタジアム. Kort Rodzhers

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 Montreal, Canada, ダブルス

テニス 国際 Montreal, Canada, ダブルス 08.08.2026 22:30 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 完全なデータ
O・ルス / R・マトス

O・ルス / R・マトス

Cabral F / Tracy J

Cabral F / Tracy J

🎯 PropickAI予想
1 O・ルス / R・マトス 50%
1 50% · 2 50%
1.92 1.94
✓ 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 08.08 22:25 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: 51.9% / 48.1%

マーケット 1 / 2: 50.5% / 49.5%

人気の罠： no

データの完全性： 72%

試合コンテキスト

Court:IGA スタジアム. Kort Rodzhers

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 Montreal, Canada, ダブルス

国際 Toronto, Canada, ダブルス テニス
08.08 1 試合
テニス 国際 Toronto, Canada, ダブルス 08.08.2026 22:15 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 完全なデータ
X・ジアン /F-H.・ウ

X・ジアン /F-H.・ウ

Mertens E / Shnaider D

Mertens E / Shnaider D

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 Mertens E / Shnaider D 72%
1 28% · 2 72%
3.47 1.34
✓ 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 5 マーケット 更新 08.08 22:47 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: 30.3% / 69.7%

マーケット 1 / 2: 28.3% / 71.7%

人気の罠： no

データの完全性： 72%

試合コンテキスト

Court:Aviva Senter. Rodzhers 5G Grandstend

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 Toronto, Canada, ダブルス

国際 Montreal, Canada テニス
08.08 2 試合
テニス 国際 Montreal, Canada 08.08.2026 22:00 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 完全なデータ
レヘッカ・イジー

レヘッカ・イジー

ホダル・ラファエル

ホダル・ラファエル

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 ホダル・ラファエル 57%
1 43% · 2 57%
2.37 1.80
✓ 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 08.08 22:47 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: 44.6% / 55.4%

マーケット 1 / 2: 44.2% / 55.8%

人気の罠： no

データの完全性： 72%

試合コンテキスト

Court:IGA スタジアム. 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 Montreal, Canada

テニス 国際 Montreal, Canada 08.08.2026 23:30 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ
フィル・アートゥ

フィル・アートゥ

ノリー・キャメロン

ノリー・キャメロン

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 フィル・アートゥ 79%
1 79% · 2 21%
1.39 5.10
✓ 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 08.08 22:55 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: 66.4% / 33.6%

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 Montreal, Canada

Toronto, Canada テニス
08.08 1 試合
テニス Toronto, Canada 08.08.2026 23:00 UTC 価格品質 📊 完全なデータ
サバレンカ・アリーナ

サバレンカ・アリーナ

アレクサンドロワ・エカテリーナ

アレクサンドロワ・エカテリーナ

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 サバレンカ・アリーナ 82%
1 82% · 2 19%
1.18 5.20
✓ 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 08.08 22:55 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: 79.2% / 20.8%

マーケット 1 / 2: 81.3% / 18.7%

人気の罠： no

データの完全性： 72%

試合コンテキスト

Court:Aviva 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： Toronto, Canada

Lexington, USA, ダブルス テニス
08.08 1 試合
テニス Lexington, USA, ダブルス 08.08.2026 23:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Escobar G / Kaliyanda Poonacha N

Ilagan A / Poling K

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 Escobar G / Kaliyanda Poonacha N 68%
1 68% · 2 32%
1.36 2.95
✓ 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 08.08 22:55 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: 66.7% / 33.3%

マーケット 1 / 2: 68.2% / 31.8%

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： Lexington, USA, ダブルス

国際 UTR PTT Saitama 男子 06, 5-8 プレーオフ テニス
09.08 4 試合
テニス 国際 UTR PTT Saitama 男子 06, 5-8 プレーオフ 09.08.2026 00:00 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ
タヌマ,リョウタ

タヌマ,リョウタ

Crowther, Corban

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 タヌマ,リョウタ 80%
1 80% · 2 20%
1.16 4.70
✓ 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 1 マーケット 更新 08.08 22:55 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: 76.8% / 23.2%

マーケット 1 / 2: 79.7% / 20.3%

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 UTR PTT Saitama 男子 06, 5-8 プレーオフ

テニス 国際 UTR PTT Saitama 男子 06, 5-8 プレーオフ 09.08.2026 00:00 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ

Mochizuki, Kotaro

Milburn, Dan

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 Mochizuki, Kotaro 91%
1 91% · 2 9%
1.04 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 1 マーケット 更新 08.08 22:55 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: 88.0% / 12.0%

マーケット 1 / 2: 91.4% / 8.6%

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 3 · total 0

トーナメント： 国際 UTR PTT Saitama 男子 06, 5-8 プレーオフ

テニス 国際 UTR PTT Saitama 男子 06, 5-8 プレーオフ 09.08.2026 01:10 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ

Milburn, Kai

フ・ホン・リン

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 Milburn, Kai 63%
1 63% · 2 38%
1.50 2.50
✓ 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 1 マーケット 更新 08.08 22:55 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: 62.3% / 37.7%

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 6 · total 0

トーナメント： 国際 UTR PTT Saitama 男子 06, 5-8 プレーオフ

テニス 国際 UTR PTT Saitama 男子 06, 5-8 プレーオフ 09.08.2026 02:20 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ

Inagawa, Ryosuke

Shen Dzh-K

🎯 PropickAI予想
1 Inagawa, Ryosuke 55%
1 55% · 2 45%
1.71 2.08
✓ 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 1 マーケット 更新 08.08 22:55 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: 54.7% / 45.3%

マーケット 1 / 2: 55.1% / 44.9%

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 UTR PTT Saitama 男子 06, 5-8 プレーオフ

国際 UTR PTT Newport Beach 女子 19, 1-4 プレーオフ テニス
09.08 1 試合
テニス 国際 UTR PTT Newport Beach 女子 19, 1-4 プレーオフ 09.08.2026 00:00 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ
ミロシュニチェンコ, ヴェロニカ

ミロシュニチェンコ, ヴェロニカ

カタモワ,シャクノザ

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 ミロシュニチェンコ, ヴェロニカ 84%
1 84% · 2 16%
1.09 5.70
✓ 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 08.08 22:55 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: 81.5% / 18.5%

マーケット 1 / 2: 83.7% / 16.3%

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 UTR PTT Newport Beach 女子 19, 1-4 プレーオフ

Toronto, Canada テニス
09.08 1 試合
テニス Toronto, Canada 09.08.2026 00:30 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 完全なデータ
スヴィトリナ・エリナ

スヴィトリナ・エリナ

アニシモワ・アマンダ

アニシモワ・アマンダ

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 スヴィトリナ・エリナ 58%
1 58% · 2 42%
1.65 2.25
✓ 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 08.08 22:55 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: 56.9% / 43.1%

マーケット 1 / 2: 57.7% / 42.3%

人気の罠： no

データの完全性： 72%

試合コンテキスト

Court:Aviva 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： Toronto, Canada

国際 World テニス. 女子. China テニス
09.08 1 試合
テニス 国際 World テニス. 女子. China 09.08.2026 03:00 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ

シャン・ジュンチェン

Chzhu Chentin

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 Chzhu Chentin 65%
1 35% · 2 65%
2.65 1.44
✓ 試合前データ準備完了 ライン準備完了 4 ブックメーカー 5 マーケット 更新 08.08 22:55 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: 36.7% / 63.3%

マーケット 1 / 2: 35.6% / 64.4%

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 4 · total 0

トーナメント： 国際 World テニス. 女子. China

World テニス. 男子. China テニス
09.08 1 試合
テニス World テニス. 男子. China 09.08.2026 03:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Dellavedova M

Mochizuki Y

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 Dellavedova M 79%
1 79% · 2 21%
1.24 4.56
✓ 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 08.08 22:55 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: 75.1% / 25.0%

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： World テニス. 男子. China

ITF 女子 - シングルス: W15 Tianjin (China), ハード テニス
09.08 1 試合
テニス ITF 女子 - シングルス: W15 Tianjin (China), ハード 09.08.2026 03:00 UTC ニュートラル・モデル計算

Zhang Junhan

Zhu Chenting

Zhu Chenting

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 Zhu Chenting 64%
1 36% · 2 64%
2.55 1.45
✓ 試合前データ準備完了 📊 詳細統計 ライン準備完了 2 ブックメーカー 1 マーケット 更新 08.08 22:55 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: 33.3% / 66.7%

マーケット 1 / 2: 31.9% / 68.1%

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 2 · total 0

トーナメント： ITF 女子 - シングルス: W15 Tianjin (China), ハード

Astana, Kazakhstan, Qualifying テニス
09.08 5 試合
テニス Astana, Kazakhstan, Qualifying 09.08.2026 05:00 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ

磯村, 志

パク,ウィスン

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 パク,ウィスン 57%
1 43% · 2 57%
2.23 1.65
✓ 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 08.08 22:56 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: 35.6% / 64.4%

マーケット 1 / 2: 34.0% / 66.0%

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： Astana, Kazakhstan, Qualifying

テニス Astana, Kazakhstan, Qualifying 09.08.2026 05:00 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ
Leong M W K

Leong M W K

Yerdilda, Yerassyl

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 Leong M W K 87%
1 87% · 2 13%
1.07 7.40
✓ 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 1 マーケット 更新 08.08 22:55 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: 82.0% / 18.0%

マーケット 1 / 2: 85.2% / 14.8%

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 4 · total 0

トーナメント： Astana, Kazakhstan, Qualifying

テニス Astana, Kazakhstan, Qualifying 09.08.2026 06:30 UTC ニュートラル・モデル計算
Pleshivtsev, Egor

Pleshivtsev, Egor

アルティウニアン, エリック

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 アルティウニアン, エリック 67%
1 33% · 2 67%
2.85 1.40
✓ 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 1 マーケット 更新 08.08 22:54 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: 59.2% / 40.8%

マーケット 1 / 2: - / -

人気の罠： no

データの完全性： 12%

試合コンテキスト

ブックメーカーカバレッジ： 1×2 0 · total 0

トーナメント： Astana, Kazakhstan, Qualifying

テニス Astana, Kazakhstan, Qualifying 09.08.2026 06:30 UTC ニュートラル・モデル計算

Tazabekov, Daniel

Mukund S. K. 🇮🇳

Mukund S. K. 🇮🇳

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 Mukund S. K. 🇮🇳 84%
1 16% · 2 84%
5.80 1.12
✓ 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 08.08 22:55 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: 21.0% / 79.0%

マーケット 1 / 2: 18.4% / 81.6%

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： Astana, Kazakhstan, Qualifying

テニス Astana, Kazakhstan, Qualifying 09.08.2026 06:30 UTC ニュートラル・モデル計算
Ostapenkov, Daniil

Ostapenkov, Daniil

アガフォノフ,エゴール

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 Ostapenkov, Daniil 76%
1 76% · 2 24%
1.25 4.05
✓ 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 08.08 22:55 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: 55.2% / 44.8%

マーケット 1 / 2: - / -

人気の罠： no

データの完全性： 12%

試合コンテキスト

ブックメーカーカバレッジ： 1×2 0 · total 0

トーナメント： Astana, Kazakhstan, Qualifying

国際 Astana, Kazakhstan, Qualifying テニス
09.08 2 試合
テニス 国際 Astana, Kazakhstan, Qualifying 09.08.2026 05:00 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ

Rakhmatullayev, Danial

デッカーズ,アレック

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 デッカーズ,アレック 78%
1 22% · 2 78%
4.15 1.19
✓ 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 08.08 22:22 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: 54.6% / 45.4%

マーケット 1 / 2: 23.3% / 76.7%

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 1 · total 0

トーナメント： 国際 Astana, Kazakhstan, Qualifying

テニス 国際 Astana, Kazakhstan, Qualifying 09.08.2026 06:30 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ

Tazabekov, Daniel

ムクンド, S

ムクンド, S

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
2 ムクンド, S 82%
1 18% · 2 82%
5.20 1.11
✓ 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 08.08 22:48 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: 41.4% / 58.6%

マーケット 1 / 2: 19.1% / 80.9%

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 1 · total 0

トーナメント： 国際 Astana, Kazakhstan, Qualifying

国際 World テニス. 男子. Kazakhstan テニス
09.08 1 試合
テニス 国際 World テニス. 男子. Kazakhstan 09.08.2026 05:00 UTC ニュートラル・モデル計算 📊 充実したデータ

Mitsui S

Zhalgasbay, Damir

🎯 PropickAI予想
モデル確率 · カラーシグナルなし
1 Mitsui S 82%
1 82% · 2 18%
1.17 5.40
✓ 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 08.08 22:55 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: 78.2% / 21.8%

マーケット 1 / 2: 82.1% / 18.0%

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 World テニス. 男子. Kazakhstan

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, form 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.