VegeWatch/ ベジウォッチ

枝豆

大田市場主要産地: 群馬 · 千葉 · 山形
現在 · 2026-06-05
¥1,260/kg
中値の入荷量加重平均
明日の予測 · 2026-06-06
¥1,286.7/kg
+2.1% 対現在 ↑
1週間後の予測 · 2026-06-12
¥1,354.5/kg
+7.5% 対現在 ↑
過去の予測精度
蓄積データ不足
04
CHART

価格推移と予測

766 DAYS HISTORY
実績予測前年平年値平年±1σ
¥0¥500¥1,000¥1,500¥2,0002026/67/18/19/19/18今日(円/kg)
表示期間: 2026-06-01 2026-09-18109 日分
04.3
FORECAST

価格レンジ予想

起点 2026-06-05

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、 AI 予測値 を中心に「大幅安/安め/同水準/高め/大幅高」 の 5バケットに分け、 各バケットに収まる確率を示します。 「同水準」 は AI 予測値の ±0.5σ 帯 (= 予測がそのまま当たる確率)。 () 内の % は 現在価格 ¥1260 との差。 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2026-06-06 ()
現在¥1260AI 予測¥1287+2.1% (±¥64)
大幅安↓↓
¥1190以下(-5.5%)
AI 確率
7%
安め
¥1190〜¥1255(-3.0%)
AI 確率
24%
最有力
同水準
¥1255〜¥1319(+2.1%)
AI 確率
38%
高め
¥1319〜¥1383(+7.2%)
AI 確率
24%
大幅高↑↑
¥1383以上(+9.8%)
AI 確率
7%
来週月曜2026-06-08 ()
現在¥1260AI 予測¥1284+1.9% (±¥64)
大幅安↓↓
¥1188以下(-5.7%)
AI 確率
7%
安め
¥1188〜¥1252(-3.2%)
AI 確率
24%
最有力
同水準
¥1252〜¥1317(+1.9%)
AI 確率
38%
高め
¥1317〜¥1381(+7.0%)
AI 確率
24%
大幅高↑↑
¥1381以上(+9.6%)
AI 確率
7%
再来週月曜2026-06-15 ()
現在¥1260AI 予測¥1258-0.2% (±¥63)
大幅安↓↓
¥1164以下(-7.7%)
AI 確率
7%
安め
¥1164〜¥1226(-5.2%)
AI 確率
24%
最有力
同水準
¥1226〜¥1289(-0.2%)
AI 確率
38%
高め
¥1289〜¥1352(+4.8%)
AI 確率
24%
大幅高↑↑
¥1352以上(+7.3%)
AI 確率
7%
4週間後2026-07-06 ()
現在¥1260AI 予測¥798-36.7% (±¥40)
大幅安↓↓
¥738以下(-41.4%)
AI 確率
7%
安め
¥738〜¥778(-39.8%)
AI 確率
24%
最有力
同水準
¥778〜¥818(-36.7%)
AI 確率
38%
高め
¥818〜¥858(-33.5%)
AI 確率
24%
大幅高↑↑
¥858以上(-31.9%)
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。

実運用予測蓄積中 (0 / 30 日). 30日経過するまで参考値として 学習時 validation 予測誤差を表示します:
05
FORECAST TABLE

14日先 詳細予測

M6 LightGBM-Window

2026-06-05 時点の 枝豆 1,260 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)
-%
低いほど精度が高い
平均 方向ヒット率
-%
50%超が実用域、 70%超が良好
起点
¥1,260
2026-06-05 時点の中値加重平均
日付曜日予測価格対起点horizon MAPE
6/6+1d¥1,287+2.1%
6/7+2d¥1,252-0.7%
6/8+3d¥1,284+1.9%
6/9+4d¥1,271+0.9%
6/10+5d¥1,306+3.6%
6/11+6d¥1,330+5.6%
6/12+7d¥1,355+7.5%
6/13+8d¥1,283+1.9%
6/14+9d¥1,323+5.0%
6/15+10d¥1,258-0.2%
6/16+11d¥1,165-7.6%
6/17+12d¥1,171-7.1%
6/18+13d¥1,232-2.2%
6/19+14d¥1,211-3.9%
6/20+15d¥1,153-8.5%
6/21+16d¥1,050-16.7%
6/22+17d¥1,034-17.9%
6/23+18d¥1,040-17.5%
6/24+19d¥1,000-20.7%
6/25+20d¥961-23.7%
6/26+21d¥979-22.3%
6/27+22d¥990-21.5%
6/28+23d¥1,004-20.3%
6/29+24d¥979-22.3%
6/30+25d¥1,021-19.0%
7/1+26d¥980-22.2%
7/2+27d¥832-34.0%
7/3+28d¥812-35.6%
7/4+29d¥820-34.9%
7/5+30d¥825-34.5%
7/6+31d¥764-39.4%
7/7+32d¥806-36.1%
7/8+33d¥807-35.9%
7/9+34d¥754-40.2%
7/10+35d¥755-40.1%
7/11+36d¥720-42.9%
7/12+37d¥704-44.2%
7/13+38d¥769-39.0%
7/14+39d¥669-46.9%
7/15+40d¥681-45.9%
7/16+41d¥710-43.7%
7/17+42d¥732-41.9%
7/18+43d¥660-47.6%
7/19+44d¥613-51.3%
7/20+45d¥581-53.9%
7/21+46d¥570-54.8%
7/22+47d¥572-54.6%
7/23+48d¥576-54.3%
7/24+49d¥627-50.2%
7/25+50d¥622-50.7%
7/26+51d¥622-50.6%
7/27+52d¥633-49.7%
7/28+53d¥621-50.8%
7/29+54d¥614-51.3%
7/30+55d¥620-50.8%
7/31+56d¥695-44.9%
8/1+57d¥712-43.5%
8/2+58d¥748-40.7%
8/3+59d¥787-37.6%
8/4+60d¥794-37.0%
8/5+61d¥805-36.1%
8/6+62d¥784-37.8%
8/7+63d¥794-37.0%
8/8+64d¥806-36.0%
8/9+65d¥769-39.0%
8/10+66d¥816-35.3%
8/11+67d¥765-39.3%
8/12+68d¥783-37.9%
8/13+69d¥746-40.8%
8/14+70d¥764-39.4%
8/15+71d¥818-35.1%
8/16+72d¥815-35.3%
8/17+73d¥826-34.5%
8/18+74d¥828-34.3%
8/19+75d¥844-33.0%
8/20+76d¥887-29.6%
8/21+77d¥869-31.1%
8/22+78d¥900-28.6%
8/23+79d¥921-26.9%
8/24+80d¥949-24.7%
8/25+81d¥986-21.7%
8/26+82d¥988-21.6%
8/27+83d¥956-24.1%
8/28+84d¥959-23.9%
8/29+85d¥962-23.7%
8/30+86d¥1,000-20.6%
8/31+87d¥973-22.7%
9/1+88d¥936-25.7%
9/2+89d¥949-24.7%
9/3+90d¥860-31.8%
9/4+91d¥936-25.7%
9/5+92d¥894-29.0%
9/6+93d¥852-32.4%
9/7+94d¥871-30.8%
9/8+95d¥881-30.1%
9/9+96d¥847-32.8%
9/10+97d¥883-29.9%
9/11+98d¥824-34.6%
9/12+99d¥826-34.5%
9/13+100d¥831-34.1%
9/14+101d¥847-32.8%
9/15+102d¥839-33.4%
9/16+103d¥849-32.6%
9/17+104d¥857-32.0%
9/18+105d¥856-32.1%

※ 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
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月 (季節)90.8%
02昨年同月の価格6.1%
03直近7日平均気温1.2%
041ヶ月前の価格0.7%
05年内日数0.6%
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)
7%
季節性
月・年内日数・旬・曜日
91%
気象条件
気温・降水・日照
2%

主要因は 月 (季節) (90.8%)。 季節性 が予測の 91% 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。