VegeWatch/ ベジウォッチ
大田市場 · 円/kg

チンゲン菜

主要産地: 茨城 · 静岡 · 埼玉

市場価格 · 2026-05-01
¥277.9/kg
中値の入荷量加重平均
04
CHART

価格推移と予測

2282 DAYS HISTORY
実績予測前年平年値平年±1σ
¥0¥100¥200¥300¥400¥5004/64/134/204/275/45/115/185/255/29今日(円/kg)
表示期間: 2026-04-02 2026-05-2949 日分
翌週の予測
¥269
円/kg
市場価格
¥285
前営業日 中値加重平均
MAPE (誤差率)
15%
過去6ヶ月
方向ヒット率
52%
上昇/下降の予測当て率
04.3
FORECAST

価格レンジ予想

起点 2026-05-01

明日・来週月曜・再来週月曜・4週間後 の 4タイミングについて、 価格を 5バケット (大幅安/安め/同水準/高め/大幅高) に分けて AI が確率を提示します。 数字は過去 9年の市場データと気象データから学習した予測です。

明日2026-05-02 ()
AI 予測¥275±28
予測誤差10.0%
大幅安↓↓
¥233以下
AI 確率
7%
安め
¥233〜¥261
AI 確率
24%
最有力
同水準
¥261〜¥288
AI 確率
38%
高め
¥288〜¥316
AI 確率
24%
大幅高↑↑
¥316以上
AI 確率
7%
来週月曜2026-05-04 ()
AI 予測¥274±36
予測誤差13.2%
AI 分析1週間 のチンゲン菜は前年比 -2% で ほぼ同水準 の見通し。 主要産地の2026-03-03〜2026-05-31: 気温が平年比 -1.8℃ (12.5℃ vs 14.4℃) で低め。 予測平均 ¥270、 昨年同期実績 ¥275。
大幅安↓↓
¥220以下
AI 確率
7%
安め
¥220〜¥256
AI 確率
24%
最有力
同水準
¥256〜¥292
AI 確率
38%
高め
¥292〜¥328
AI 確率
24%
大幅高↑↑
¥328以上
AI 確率
7%
再来週月曜2026-05-11 ()
AI 予測¥265±39
予測誤差14.6%
AI 分析1週間 のチンゲン菜は前年比 -2% で ほぼ同水準 の見通し。 主要産地の2026-03-03〜2026-05-31: 気温が平年比 -1.8℃ (12.5℃ vs 14.4℃) で低め。 予測平均 ¥270、 昨年同期実績 ¥275。
大幅安↓↓
¥206以下
AI 確率
7%
安め
¥206〜¥245
AI 確率
24%
最有力
同水準
¥245〜¥284
AI 確率
38%
高め
¥284〜¥323
AI 確率
24%
大幅高↑↑
¥323以上
AI 確率
7%
4週間後2026-06-01 ()
AI 予測¥259±48
予測誤差18.4%
AI 分析1ヶ月 のチンゲン菜は前年比 +13% で 高め の見通し。 平年比では +4%、 つまり ほぼ同水準。 主要産地の2026-03-03〜2026-05-31: 気温が平年比 -1.8℃ (12.5℃ vs 14.4℃) で低め。 予測平均 ¥265、 昨年同期実績 ¥235。
大幅安↓↓
¥187以下
AI 確率
7%
安め
¥187〜¥235
AI 確率
24%
最有力
同水準
¥235〜¥283
AI 確率
38%
高め
¥283〜¥330
AI 確率
24%
大幅高↑↑
¥330以上
AI 確率
7%
04.7
ACCURACY

過去予測の精度

直近30日 翌日予測

過去にこのページで AI が出した予測と、 後日判明した実際の価格を答え合わせしたものです。 セル色が緑なら当たり、 赤なら外れ。 公開後から日々蓄積された実運用の精度を、 予測した日 (縦) × 何日先の予測か (横) のマトリクスで一覧できます。

過去予測のデータがまだありません。学習時 validation 予測誤差: 15.9%(参考値)
05
FORECAST TABLE

14日先 詳細予測

M6 LightGBM-Window

2026-05-01 時点の チンゲン菜 277.9 円/kg を起点に、 1〜14日先の予測価格を一覧表で. 各 horizon の精度 (validation MAPE) も併記し、 「何日先まで信頼できるか」 を透明に示します.

平均 MAPE (1-14日)
15.93%
低いほど精度が高い
平均 方向ヒット率
78.16%
50%超が実用域、 70%超が良好
起点
¥277.9
2026-05-01 時点の中値加重平均
日付曜日予測価格対起点horizon MAPE
5/2+1d¥275-1.2%10.0%
5/3+2d¥267-4.1%12.1%
5/4+3d¥274-1.4%13.2%
5/5+4d¥274-1.5%13.3%
5/6+5d¥271-2.4%13.9%
5/7+6d¥266-4.3%14.2%
5/8+7d¥264-5.0%13.9%
5/9+8d¥260-6.4%14.3%
5/10+9d¥262-5.9%14.6%
5/11+10d¥265-4.8%14.6%
5/12+11d¥261-6.1%15.5%
5/13+12d¥263-5.4%15.3%
5/14+13d¥261-6.1%15.7%
5/15+14d¥262-5.9%16.3%
5/16+15d¥264-4.9%17.1%
5/17+16d¥264-5.1%17.6%
5/18+17d¥262-5.6%17.2%
5/19+18d¥268-3.7%16.9%
5/20+19d¥264-4.9%17.7%
5/21+20d¥268-3.6%18.3%
5/22+21d¥270-2.7%18.9%
5/23+22d¥260-6.3%18.0%
5/24+23d¥263-5.4%18.2%
5/25+24d¥265-4.5%18.4%
5/26+25d¥267-3.9%18.8%
5/27+26d¥263-5.4%18.2%
5/28+27d¥264-4.9%19.3%
5/29+28d¥259-6.9%18.4%
5/30+29d¥262-5.8%18.6%
5/31+30d¥265-4.7%18.6%
6/1+31d¥255-8.2%17.8%
6/2+32d¥258-7.1%16.7%
6/3+33d¥258-7.3%16.5%
6/4+34d¥256-7.7%16.8%
6/5+35d¥259-6.8%15.3%
6/6+36d¥249-10.4%15.0%
6/7+37d¥257-7.7%14.5%
6/8+38d¥252-9.4%14.9%
6/9+39d¥255-8.4%14.4%
6/10+40d¥245-12.0%15.1%
6/11+41d¥243-12.6%14.6%
6/12+42d¥244-12.3%13.8%
6/13+43d¥237-14.8%12.9%
6/14+44d¥243-12.5%13.3%
6/15+45d¥262-5.8%12.5%
6/16+46d¥277-0.2%12.6%
6/17+47d¥259-6.8%12.6%
6/18+48d¥274-1.5%12.3%
6/19+49d¥271-2.5%12.9%
6/20+50d¥260-6.5%12.9%
6/21+51d¥248-10.7%13.8%
6/22+52d¥255-8.1%14.3%
6/23+53d¥257-7.6%14.6%
6/24+54d¥265-4.8%14.2%
6/25+55d¥261-6.0%14.5%
6/26+56d¥275-1.2%14.2%
6/27+57d¥279+0.5%15.0%
6/28+58d¥275-0.9%15.2%
6/29+59d¥277-0.5%15.3%
6/30+60d¥282+1.6%15.4%
7/1+61d¥278+0.1%15.7%
7/2+62d¥301+8.2%15.4%
7/3+63d¥315+13.2%14.3%
7/4+64d¥319+14.8%15.3%
7/5+65d¥325+17.0%14.9%
7/6+66d¥321+15.5%14.4%
7/7+67d¥314+12.8%14.6%
7/8+68d¥313+12.5%15.1%
7/9+69d¥320+15.3%15.2%
7/10+70d¥322+15.9%15.5%
7/11+71d¥326+17.3%16.2%
7/12+72d¥323+16.2%16.5%
7/13+73d¥315+13.3%18.0%
7/14+74d¥334+20.2%17.4%
7/15+75d¥311+12.1%17.5%
7/16+76d¥341+22.6%18.2%
7/17+77d¥346+24.6%19.4%
7/18+78d¥343+23.5%17.7%
7/19+79d¥351+26.2%18.5%
7/20+80d¥357+28.3%17.8%
7/21+81d¥362+30.2%18.2%
7/22+82d¥357+28.5%18.4%
7/23+83d¥347+24.8%17.8%
7/24+84d¥349+25.6%17.5%
7/25+85d¥362+30.2%18.7%
7/26+86d¥352+26.7%17.3%
7/27+87d¥356+27.9%17.1%
7/28+88d¥377+35.8%16.8%
7/29+89d¥397+42.9%17.0%
7/30+90d¥373+34.1%17.2%
7/31+91d¥369+32.9%16.6%
8/1+92d¥386+39.0%15.9%
8/2+93d¥413+48.8%15.6%
8/3+94d¥399+43.4%15.4%
8/4+95d¥404+45.3%16.0%
8/5+96d¥415+49.3%16.3%
8/6+97d¥418+50.5%15.8%
8/7+98d¥410+47.6%15.9%
8/8+99d¥403+45.1%15.4%
8/9+100d¥413+48.4%16.8%
8/10+101d¥385+38.4%17.5%
8/11+102d¥410+47.4%17.6%
8/12+103d¥407+46.4%17.8%
8/13+104d¥426+53.2%17.8%
8/14+105d¥429+54.4%17.6%

※ horizon MAPE は予測対象日との時差ごとの精度. 14日先になるほど誤差が増える傾向. 休市日 (日曜・祝日) は予測値を出していますが、 実際の取引はありません. 実取引価格は需給・気象異常・物流要因で変動します.

06
MODELS

モデル別予測比較

5 MODELS

チンゲン菜の翌週価格を、 5つのアルゴリズムで並列に予測。 アンサンブル (M5) はそれぞれのモデルを精度逆数で重み付けした合成予測。

モデル翌週平均変化率過去 MAPE方向ヒット率
M1_naiveNaive (昨年同月)
¥259-9.1%15.5%47.2%
M2_ma移動平均 30日
¥275-3.4%14.9%54.3%
M3_prophetProphet
¥247-13.3%17.9%52.0%
M4_lgbmLightGBM
¥297+4.2%18.8%46.5%
M5_ensembleアンサンブル
¥269-5.5%15.0%52.0%

※ 各モデルの翌週平均は、 翌週 7日間の予測値の平均. MAPE は validation 期間 (2026-01〜) の予測 vs 実績の誤差率. ★ がついた M5 アンサンブルが画面の主表示で使われています.

07
FEATURE IMPORTANCE

予測の根拠

LightGBM (M4) が 701 日分のデータから学習した、 価格を予測するために重要だった要因. 寄与度 (gain) で並び替え.

主要な特徴量 (上位5)
01年内日数62.3%
02昨年同月の価格8.4%
03月 (季節)6.6%
04直近7日平均気温5.2%
05直近7日降水量5.0%
カテゴリ別の寄与
価格の慣性
過去の価格 (1ヶ月前・昨年同月)
11%
季節性
月・年内日数・旬・曜日
72%
気象条件
気温・降水・日照
17%

主要因は 年内日数 (62.3%)。 季節性 が予測の 72% を占める。

※ 予測値は参考情報。 実取引価格は需給・産地天候・物流要因で変動します。 過去の予測精度は 精度ページ で全件公開しています。