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Union Berlin vs 1. FC Köln 予測、オッズ & AIベッティングのヒント

Union Berlin Union Berlin
May 02, 2026 - 13:30
1.33
2.08
23% 23% 54%
1. FC Köln 1. FC Köln
メイン推奨（最高+EV）
オーバー 2.5 — 価値
EV 30.4% モデル 66.2%
二次 (バランスのとれた価値): 1. FC Köln (EV 12.8%) — 53.5% モデル
二次 (バランスのとれた価値): BTTS はい (EV 11.3%) — 65.5% モデル
プライマリよりも EV が低くなりますが、モデル確率が高くなります (表示されている場合はより「安定」しています)。
1X2 最良の価値（+EV）
1. FC Köln · モデル 53.5%
暗黙の 32.4%
EV: 12.8%
1X2の最良EV 12.8%
両チーム得点 最良の価値（+EV）
はい 65.5% · いいえ 34.4%
EV はい 11.35% · EV番号 -26.04%
価値の読み: BTTS はい
コレクトスコアの要点 穴 / エンジョイ
最も可能性が高い
1-2
確率 9.5%
最もお得な選び
0-3 @40.0 (+98% EV)
Betano
スコアは分散が大きいため、娯楽としての極小額のみを想定しています。
賭けの決定 (モデルと市場の EV)
価値ある機会 — 少なくとも 1 つの市場が、現在の最良の小数オッズで推定 +EV を示しています (しきい値: 2.0%)。
判断の強さ: 7.5 / 10
  • プライマリ ラインの識別 (+1.0)
  • プライマリー EV が 10% 以上 (+1.0)
  • しきい値 (+0.5) で 2 つ以上の有効な +EV ライン
O/U 2.5: EVオーバー 30.41% · EVアンダー -33.41% (11 本のペア)
防弾少年団: EV はい 11.35% · EV番号 -26.04%
Should you bet on this match? Only where +EV is shown; always compare with your own limits.
これの使い方
  • 実用的なアイデアが 1 つ必要な場合は、Primary 行に焦点を当てます。
  • 多数の薄いエッジのピックを一緒に使用しないでください。エッジが確実に追加されません。
  • ロングショットはオプションの、一か八かのプレイのみとして扱います。
OddsGPT 意思決定エンジン v2.0.0(EV + 市場構造 + リスク調整) オッズを確認する 1xBet

AI試合ブリーフィング

AI試合サマリー

モデルがこの対戦をどのように読み取るかについて簡単に説明します。

  • リーグ: Bundesliga
  • 治具: Union Berlin vs 1. FC Köln
  • キックオフ: 2026-05-02 13:30:00
  • 1X2 (モデル): 家 23.0% · 描く 23.5% · 離れて 53.5%
  • xG (表示中): Union Berlin 1.33 — 1. FC Köln 2.08 (合計 xG ≈ 3.41)
  • プライマリ / ヘッドライン (表示されている場合はベッティング プライマリ ピック): Over 2.5 goals
  • モデル: 66.2% · 暗黙: 50.1% · 確率エッジ: +16.1 pts · 推定。 EV: +30.4%
  • BTTS（モデル）: はい 65.5% · いいえ 34.4%
  • 正しいスコア (上部ビン): 1-2 (9.5%)

カードを階層化に使用します。このテキストは、同じ入力を物語形式で再説明しているだけです。

線が紙上にある可能性が最も高い場合でも、正しいスコアはばらつきが大きいままです。

ベストベットと理由

意思決定エンジンからの主な選択: Over 2.5 goals.

モデルの確率がオッズからの暗黙の確率と比較され、確率のエッジが強調表示されます。 EV は、追跡される最良の小数点価格と同じモデル確率を使用します。

ピックがないことは保証されません。スコアライン市場では分散が特に大きくなります。

よくある質問

オッズが動いた場合、最初に何が変わるでしょうか?

暗黙の確率とEVは価格に応じてすぐに変化します。このスナップショットのモデル確率は、パイプラインが再実行されるまで更新されません。素材ラインの移動後に更新します。

合計は魅力的ではないのに、1X2 は魅力的に見えないのはなぜですか?

1X2 の価格が厳しい場合、公平な 3 者分割が組み込まれることが多いため、オーバー/アンダーまたは BTTS が依然としてモデルから乖離している場合でも、試合勝者の EV はマイナスにとどまる可能性があります。市場カードの 1X2 行を O/U および BTTS と比較してください。

EV と確率ギャップをどのように読み取るべきですか?

確率エッジ = モデル確率から暗黙的確率を差し引いた値 (ここでは パーセント ポイントで報告されます)。 EV ≈ モデル確率 × 最も追跡された 10 進オッズ − 1、単位賭け金当たりのリターン として示されます。これらは関連していますが、交換可能なラベルではありません。

勝者の市場で優位に立つのは誰でしょうか?

サマリーと 1X2 マーケット カードで 1X2 モデルのパーセンテージを使用します。最高のモデル % を持つ側がモデルのリーンですが、EV を確認してください。リーンは価格の後でも -EV である可能性があります。

リスク要因

  • 価格変動: 暗黙の確率と EV はオッズに応じて変動します。
  • サンプル/データのギャップ: 情報が少ないリーグでは予測の幅が広がります。
  • プレー中の状態: ここではゴールとレッドカードはモデル化されていません。
  • スコアラインの分散: 最も可能性の高いスコアラインは、通常、絶対確率が低い結果です (多くの場合、20% を大きく下回ります)。

方法論

  • 入力: 公開予測ページと同じ構造化された事実バンドル (xG / ポアソン スナップショット、利用可能な市場 EV、意思決定エンジン v2)。
  • コンプライアンス: 教育フレームワークのみ。個人的なアドバイスではありません。

最終更新

May 01, 2026 (UTC)

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Bundesliga Bundesliga — 順位表
# チーム MP 勝 分 敗 PTS
1 Bayern München 31 26 4 1 82
2 Borussia Dortmund 31 20 7 4 67
3 RB Leipzig 31 19 5 7 62
4 VfB Stuttgart 31 17 6 8 57
5 1899 Hoffenheim 31 17 6 8 57
6 Bayer Leverkusen 31 16 7 8 55
7 Eintracht Frankfurt 31 11 10 10 43
8 SC Freiburg 31 12 7 12 43
9 FC Augsburg 31 10 7 14 37
10 FSV Mainz 05 31 8 10 13 34
11 Borussia Mönchengladbach 31 7 11 13 32
12 Werder Bremen 31 8 8 15 32
13 Union Berlin 31 8 8 15 32
14 1. FC Köln 31 7 10 14 31
15 Hamburger SV 31 7 10 14 31
16 FC St. Pauli 31 6 8 17 26
17 VfL Wolfsburg 31 6 7 18 25
18 1. FC Heidenheim 31 5 7 19 22
# チーム MP GS GC +/- PTS
1 Bayern München 31 113 32 +81 82
2 Borussia Dortmund 31 65 31 +34 67
3 VfB Stuttgart 31 63 43 +20 57
4 RB Leipzig 31 62 38 +24 62
5 Bayer Leverkusen 31 62 42 +20 55
6 1899 Hoffenheim 31 61 45 +16 57
7 Eintracht Frankfurt 31 56 58 -2 43
8 1. FC Köln 31 45 53 -8 31
9 SC Freiburg 31 44 52 -8 43
10 VfL Wolfsburg 31 41 66 -25 25
11 FSV Mainz 05 31 39 49 -10 34
12 FC Augsburg 31 39 55 -16 37
13 Borussia Mönchengladbach 31 36 50 -14 32
14 Werder Bremen 31 36 54 -18 32
15 Union Berlin 31 35 55 -20 32
16 1. FC Heidenheim 31 35 66 -31 22
17 Hamburger SV 31 34 50 -16 31
18 FC St. Pauli 31 26 53 -27 26
# チーム MP xG xGC +/- PTS
1 Bayern München 31 90.4 31.8 +58.6 82
2 Borussia Dortmund 31 58.1 35.3 +22.8 67
3 RB Leipzig 31 62.7 43.5 +19.2 62
4 Bayer Leverkusen 31 56.0 39.1 +16.9 55
5 VfB Stuttgart 31 54.4 44.5 +9.9 57
6 1899 Hoffenheim 31 49.9 47.2 +2.7 57
7 SC Freiburg 31 45.8 43.8 +2.0 43
8 1. FC Köln 31 47.1 49.5 -2.4 31
9 FSV Mainz 05 31 45.6 48.4 -2.8 34
10 Eintracht Frankfurt 31 41.0 46.4 -5.4 43
11 Borussia Mönchengladbach 31 38.0 47.9 -9.9 32
12 Werder Bremen 31 37.8 47.7 -9.9 32
13 Union Berlin 31 37.7 48.5 -10.8 32
14 1. FC Heidenheim 31 41.4 56.5 -15.1 22
15 FC Augsburg 31 39.9 57.1 -17.2 37
16 VfL Wolfsburg 31 39.6 57.7 -18.1 25
17 Hamburger SV 31 33.9 52.5 -18.6 31
18 FC St. Pauli 31 27.3 49.0 -21.7 26
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