AIの判定
モデルのコンセンサスとGlicko-2レーティングはGulin Sに傾いています。詳しい分析は下記。
予想はキックオフ前に確定 結果は後で検証 公開的中ログ →
| Yevseyev D | Gulin S | |
|---|---|---|
| 勝率 | 50.9% | 67.8% |
| ハード率 | 52.8% | 62.9% |
| クレー率 | 47.5% | 69% |
| グラス率 | 40% | 0% |
| 決勝セット率 | 49.2% | 56.4% |
| タイブレーク率 | 49% | 54% |
| タイトル (合計) | 2 | 10 |
| 直近10試合 | WLWLWWLLWL | WLLWWLWLWW |
出典: scorego-app.com
| Yevseyev D | Gulin S | |
|---|---|---|
| 1試合あたりのエース | 2.12 | 3.52 |
| 1試合あたりのダブルフォールト | 1.67 | 2.14 |
| 1試合あたりのブレイク | 4.66 | 2.95 |
出典:tennisstats.com (per-試合 averages)
| Denis Yevseyev | Svyatoslav Gulin | |
|---|---|---|
| 2026年 勝率 | 50.0% 9 / 18 試合 | 70.0% 7 / 10 試合 |
| 過去12ヶ月の勝率 | 54.4% 25 / 46 試合 | 70.0% 7 / 10 試合 |
| Denis Yevseyev | Svyatoslav Gulin | |
|---|---|---|
| 2026年 勝率 | 46.4% 13 / 28 試合 | 62.5% 15 / 24 試合 |
| 過去12ヶ月の勝率 | 46.4% 13 / 28 試合 | 61.8% 21 / 34 試合 |
| Denis Yevseyev | Svyatoslav Gulin | |
|---|---|---|
| 2026年 勝率 | — 0 / 0 試合 | — 0 / 0 試合 |
| 過去12ヶ月の勝率 | — 0 / 0 試合 | — 0 / 0 試合 |
出典:tennisstats.com
| Denis Yevseyev | Svyatoslav Gulin | |
|---|---|---|
| H2H勝利数 | 0 (0%) | 0 (0%) |
| セット | 0 (0%) | 0 (0%) |
| 今年の勝利数 | 48.9% 23 / 47 試合 | 62.9% 22 / 35 試合 |
| 過去12ヶ月の勝利数 | 51.3% 39 / 76 試合 | 60.9% 28 / 46 試合 |
| 現在のランク | 444 | 576 |
出典: tennisstats.com
| Denis Yevseyev | Svyatoslav Gulin | |
|---|---|---|
| 賞金 (通算) | $499,035 USD | $49,448 USD |
| レーティング | 444 | 576 |
| 年齢 | 33 | 23 |
| 身長 | 1.88m | 1.78m |
| Weight | 80kg | 80kg |
| Playing hand | Right-handed | Right-handed |
| Denis Yevseyev | Svyatoslav Gulin | |
|---|---|---|
| 試合勝利数 | 49 % | 63 % |
| 試合勝利 (3セット) | 48 % | 65 % |
| ストレートセット勝利 | 28 % | 49 % |
| 逆転勝利 | 23 % | 13 % |
| 1セット以上獲得 | 70 % | 80 % |
| 第1セット勝利 | 45 % | 57 % |
| 第2セット勝利 | 52 % | 71 % |
| 第3セット勝利 | 50 % | 45 % |
出典:tennisstats.com
| Denis Yevseyev | Svyatoslav Gulin | |
|---|---|---|
| Aces | 2 | 6 |
| Double Faults | 3 | 2 |
| 1st serve percentage | 70% | 57% |
| 1st serve ポイント won | 67% (34/51) | 84% (32/38) |
| 2nd serve ポイント won | 50% (11/22) | 66% (19/29) |
| Break ポイント Saved | 6/7 | 1/1 |
| 1st return ポイント won | 18% (7/38) | 33% (17/51) |
| 2nd return ポイント won | 34% (10/29) | 50% (11/22) |
| Break ポイント Converted | 0/1 | 1/7 |
| Service ポイント Won | 62% (45/73) | 77% (50/65) |
| Return ポイント Won | 23% (15/65) | 38% (28/73) |
| トータル ポイント Won | 43% (60/138) | 57% (78/138) |
| 直近10試合 balls | 3 | 7 |
| 試合 ポイント saved | 1 | 0 |
| Service games won | 90% (9/10) | 100% (11/11) |
| Return games won | 0% (0/11) | 10% (1/10) |
| 総ゲーム数 won | 43% (9/21) | 57% (12/21) |
出典:tennisstats.com
トータルとプロップの結果パーセンテージ:各選手の数値と試合合計列。
| Denis Yevseyev | Svyatoslav Gulin | 試合トータル | |
|---|---|---|---|
| 1セットあたりの平均ゲーム数 | 9.85 | 9.71 | 9.78 |
| オーバー 6.5 | 96 % | 100 % | 98 % |
| オーバー 7.5 | 91 % | 88 % | 90 % |
| オーバー 8.5 | 76 % | 68 % | 72 % |
| オーバー 9.5 | 54 % | 47 % | 51 % |
| オーバー 10.5 | 26 % | 24 % | 25 % |
| オーバー 11.5 | 26 % | 24 % | 25 % |
| Denis Yevseyev | Svyatoslav Gulin | 試合トータル | |
|---|---|---|---|
| 1試合あたりのエース | 2.12 | 3.52 | 5.64 |
| 1試合の最多エース | 19 % | 67 % | — |
| 1+ | 65 % | 95 % | 96 % |
| 2+ | 42 % | 76 % | 87 % |
| 3+ | 35 % | 57 % | 80 % |
| 4+ | 19 % | 43 % | 69 % |
| 5+ | 12 % | 33 % | 58 % |
| Denis Yevseyev | Svyatoslav Gulin | 試合トータル | |
|---|---|---|---|
| 1試合あたりのブレイク | 4.66 | 2.95 | 7.61 |
| オーバー 0.5 | 93 % | 95 % | 100 % |
| オーバー 1.5 | 91 % | 95 % | 100 % |
| オーバー 2.5 | 91 % | 33 % | 95 % |
| オーバー 3.5 | 91 % | 10 % | 95 % |
| オーバー 4.5 | 49 % | 5 % | 94 % |
| オーバー 5.5 | 37 % | 5 % | 81 % |
| Denis Yevseyev | Svyatoslav Gulin | 試合トータル | |
|---|---|---|---|
| 1試合あたりのタイブレーク | 0.28 | 0.26 | 0.27 |
| オーバー 0.5 | 26 % | 24 % | 25 % |
| オーバー 1.5 | 2 % | 3 % | 3 % |
| アンダー 0.5 | 74 % | 76 % | 25 % |
| アンダー 1.5 | 98 % | 97 % | 3 % |
| Denis Yevseyev | Svyatoslav Gulin | 試合トータル | |
|---|---|---|---|
| 1試合あたりのダブルフォールト | 1.67 | 2.14 | 3.81 |
| オーバー 0.5 (1+) | 79 % | 95 % | 99 % |
| オーバー 1.5 (2+) | 40 % | 67 % | 97 % |
| オーバー 2.5 (3+) | 26 % | 33 % | 79 % |
| オーバー 3.5 (4+) | 14 % | 10 % | 71 % |
| オーバー 4.5 (5+) | 9 % | 10 % | 51 % |
| オーバー 5.5 (6+) | 0 % | 0 % | 44 % |
| Denis Yevseyev | Svyatoslav Gulin | 試合トータル | |
|---|---|---|---|
| Net ポイント Won Per 試合 | 7.98 | 7.31 | 15.29 |
| オーバー 4.5 (5+) | 67 % | 69 % | 68 % |
| オーバー 5.5 (6+) | 54 % | 69 % | 62 % |
| オーバー 6.5 (7+) | 50 % | 38 % | 44 % |
| オーバー 7.5 (8+) | 29 % | 38 % | 34 % |
| オーバー 8.5 (9+) | 25 % | 31 % | 28 % |
| オーバー 9.5 (10+) | 21 % | 23 % | 22 % |
出典:tennisstats.com
Yevseyev DがGulin Sと対戦・2026年8月24日 — Augsburg, Germany, 国際.
直近成績(勝分敗):Yevseyev D 3勝0分2敗、Gulin S 3勝0分2敗。 PropickAIのGlicko-2モデルはホームの勝率を35%と評価。 調子、直接対決、オッズ、PropickAIのAI予想を含む完全な分析は、このページで続きます。
当社モデルの予想 (Glicko-2)
PropickAIモデル · マーケットラインとの比較 (マージンなし)
2 Gulin S — 65%
モデル推定: 勝利 Yevseyev D 35.0%, 勝利 Gulin S 65.0%. モデルの本命 — Gulin S.
情報提供のための推定であり、ベットの推奨ではありません。
勝者 — Gulin S
この予想が当社の確定履歴で勝つ頻度です — 利益の予測ではありません。
数理モデル予想
Based on the collected pre試合データ, the 本命 looks like Gulin S.
参考
オッズの出典: コンセンサス 2 ブック (Fonbet, Leon). これはオッズからブックメーカーマージンを除いたフェア確率です — 参考情報であり、予想やベットの推奨ではありません。
参考
↓ オッズ低下(この結果に資金が集中)、↑ オッズ上昇(人気が低下)。参考情報であり、ベットの推奨ではありません。
モデルコンセンサス
Modeli dayut edinyy signal. Takie matchi my pomechaem kak bolee silnye.
マーケットコンセンサス
ブックメーカーマージンを除いたコンセンサス確率。右の数字は利用可能なベストオッズです。参考情報のみで、ベットではありません。
AI 概要
AI分析:1/7 準備完了 · 準備中:DeepSeek, ChatGPT, Claude, Qwen, Kimi, GLM 5.2
Denis Yevseyev and Svyatoslav Gulin are scheduled to face each other in the opening round of the Augsburg Challenger (Schwaben Open) on clay courts. The market model suggests a clear advantage for the away player, assigning probabilities of P1 36% for Yevseyev and P2 64% for Gulin, a baseline alignment heavily mirrored in early bookmaker line movements where Yevseyev's price drifted from 2.65 to 2.7.
Wikipedia
+1
Current Form and Tactical Profile
Denis Yevseyev enters this matchup with a highly volatile recent record of WLWWL. While his raw statistics showcase a capacity to string multiple wins together in lower-tier qualifiers or ITF fields, he struggles significantly with defensive baseline durability when dealing with intense clay-court pressure. On the other hand, Svyatoslav Gulin sports a recent form of WLLLW. Although his results look slightly inferior at a superficial glance due to a string of competitive losses, Gulin's heavy, high-topspin baseline game is naturally optimized for slower German clay.
Head-to-Head and Key Analytical Factors
The players have no prior head-to-head encounters (0-0) on the professional circuit. The core analytical variance in this match comes from court conditions and structural motivation. At 33 years old, Yevseyev relies more on flat exchanges and tactical experience, which are severely neutralized by the deep, damp clay of Augsburg. In contrast, the 23-year-old Gulin possesses far superior lateral movement and physical conditioning, allowing him to control the tempo of extended rallies. No fresh injuries or suspensions have been reported for either athlete, indicating both enter the match at full physical capacity.
Schwaben Open 2026
+2
Divergence and Final Betting Verdict
Our final analytical assessment strictly aligns with the mathematical model's evaluation (P1 36% / P2 64%). The initial line movement (2.65 to 2.7) confirms that smart money is actively flowing toward the favorite. Gulin’s tactical capacity to expose Yevseyev's sluggish defensive transition on clay makes a straight-sets victory highly probable. Because Gulin is expected to break Yevseyev's service multiple times, a shorter match is anticipated. The ideal approach is to back the favorite to cover a comfortable set margin while keeping the total game count relatively low.
The main bet is a decisive victory for the away player in straight sets.
| AI | 1 | 2 | スコア | 総ゲーム数 | Bet |
|---|---|---|---|---|---|
| Google AI | 36% | 64% | 0:2 | アンダー 21.5 | Svyatoslav Gulin to 勝利 2:0 |
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データベースには両者の直近の試合が反映されています。
We mark in green only 強い signals where the モデル passed our publication filter. The other rows are for audit and training.
テニス数理モデル. 引き分けのないテニス:基本シグナルは選手のレーティング、サーフェス、調子、サーブ/リターン、トーナメント疲労から得られます。ライブロジックでは、全体のポイントスコアよりもセットの状況とサーブ権が重要です。
Glicko-2はチームの強さレーティングです:ライン、履歴、安定性を評価しますが、保証ではありません。
Model = Glicko + Elo strength prior (heuristic, historical calibration 進行中). Glicko35.0% · +Elo prior (weight0.37).
引き分けのないテニス:基本シグナルは選手のレーティング、サーフェス、調子、サーブ/リターン、トーナメント疲労から得られます。ライブロジックでは、全体のポイントスコアよりもセットの状況とサーブ権が重要です。
ベッティングノートはライン、マーケット、当社の数理モデルから構築されています:モデルとマーケットが一致した場合のみシグナルとして採用してください。
| 結果 | Leon |
|---|---|
| 1.71 58.5% | |
| 2.06 48.5% |
| 結果 | Leon |
|---|---|
| オーバー 20.5 | 1.78 56.2% |
| オーバー 21.5 | 1.97 50.8% |
| アンダー 20.5 | 1.96 51.0% |
| アンダー 21.5 | 1.78 56.2% |
| 結果 | Fonbet | Leon |
|---|---|---|
| 2.70 37.0% | 3.00 33.3% | |
| 1.40 71.4% | 1.34 74.6% |
Yevseyev D
Gulin S
The Yevseyev D - Gulin S 分析(結果、確率、リスク、履歴)は無料ログイン後にご利用いただけます。
PropickAIモデルではGulin Sが優勢で、勝率は約65%です。
7つのAIモデルのコンセンサスとGlicko-2レーティングはGulin Sに傾いています。詳細な確率とブックメーカーのオッズはこのページにあります。
2026年8月24日。