VegeWatch/ ベジウォッチ
大田市場 · 円/kg

白菜

主要産地: 茨城 · 長野 · 群馬

市場価格 · 2026-04-30
¥50.4/kg
中値の入荷量加重平均
04
CHART

価格推移と予測

2031 DAYS HISTORY
実績予測前年平年値平年±1σ
¥0¥50¥100¥150¥2004/134/205/45/115/185/25今日(円/kg)
表示期間: 2026-03-31 2026-05-2839 日分
翌週の予測
¥52
円/kg
市場価格
¥59
前営業日 中値加重平均
MAPE (誤差率)
18.4%
過去6ヶ月
方向ヒット率
46.5%
上昇/下降の予測当て率
04.3
FORECAST

価格レンジ予想

起点 2026-04-30

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2026-05-01 ()
AI 予測¥48±6
予測誤差13.6%
大幅安↓↓
¥38以下
AI 確率
7%
安め
¥38〜¥44
AI 確率
24%
最有力
同水準
¥44〜¥51
AI 確率
38%
高め
¥51〜¥57
AI 確率
24%
大幅高↑↑
¥57以上
AI 確率
7%
来週月曜2026-05-04 ()
AI 予測¥50±13
予測誤差25.2%
AI 分析1週間 の白菜は前年比 +15% で 高め の見通し。 昨年同期は平年比 -47% の安値で特殊年だった点に注意。 平年比で見ると -39%、 つまり 大幅安。 主要産地の2026-03-03〜2026-05-31: 気温が平年比 -2.0℃ (9.4℃ vs 11.4℃) で低め。 予測平均 ¥50、 昨年同期実績 ¥43。
大幅安↓↓
¥31以下
AI 確率
7%
安め
¥31〜¥44
AI 確率
24%
最有力
同水準
¥44〜¥56
AI 確率
38%
高め
¥56〜¥69
AI 確率
24%
大幅高↑↑
¥69以上
AI 確率
7%
再来週月曜2026-05-11 ()
AI 予測¥55±20
予測誤差35.8%
AI 分析1週間 の白菜は前年比 +15% で 高め の見通し。 昨年同期は平年比 -47% の安値で特殊年だった点に注意。 平年比で見ると -39%、 つまり 大幅安。 主要産地の2026-03-03〜2026-05-31: 気温が平年比 -2.0℃ (9.4℃ vs 11.4℃) で低め。 予測平均 ¥50、 昨年同期実績 ¥43。
大幅安↓↓
¥25以下
AI 確率
7%
安め
¥25〜¥45
AI 確率
24%
最有力
同水準
¥45〜¥65
AI 確率
38%
高め
¥65〜¥85
AI 確率
24%
大幅高↑↑
¥85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: 48.7%(参考値)
05
FORECAST TABLE

14日先 詳細予測

M6 LightGBM-Window

2026-04-30 時点の 白菜 50.4 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)
48.68%
低いほど精度が高い
平均 方向ヒット率
62.27%
50%超が実用域、 70%超が良好
起点
¥50.4
2026-04-30 時点の中値加重平均
日付曜日予測価格対起点horizon MAPE
5/1+1d¥48-5.6%13.6%
5/2+2d¥46-8.7%20.0%
5/3+3d¥50-0.4%24.4%
5/4+4d¥50-1.2%25.2%
5/5+5d¥51+0.8%27.4%
5/6+6d¥51+0.6%29.1%
5/7+7d¥52+2.2%31.3%
5/8+8d¥55+8.5%34.1%
5/9+9d¥53+5.6%34.2%
5/10+10d¥56+11.1%36.1%
5/11+11d¥55+9.1%35.8%
5/12+12d¥58+14.9%38.8%
5/13+13d¥59+16.5%41.3%
5/14+14d¥58+14.5%40.8%
5/15+15d¥64+27.0%46.2%
5/16+16d¥66+31.5%48.9%
5/17+17d¥65+28.2%47.8%
5/18+18d¥66+31.0%47.7%
5/19+19d¥62+23.8%48.4%
5/20+20d¥65+29.4%48.8%
5/21+21d¥67+32.9%46.8%
5/22+22d¥67+33.5%47.2%
5/23+23d¥68+35.5%47.1%
5/24+24d¥67+33.7%45.4%
5/25+25d¥69+36.9%48.3%
5/26+26d¥64+27.4%45.8%
5/27+27d¥67+33.1%44.9%
5/28+28d¥69+36.9%45.7%
5/29+29d¥69+37.1%47.0%
5/30+30d¥68+34.1%46.7%
5/31+31d¥68+33.9%47.9%
6/1+32d¥69+37.1%50.0%
6/2+33d¥67+32.1%47.8%
6/3+34d¥65+28.4%48.6%
6/4+35d¥66+31.0%50.3%
6/5+36d¥64+26.6%50.2%
6/6+37d¥68+34.5%49.4%
6/7+38d¥69+36.5%48.9%
6/8+39d¥68+34.9%49.3%
6/9+40d¥69+36.5%49.1%
6/10+41d¥69+37.5%48.9%
6/11+42d¥69+37.3%49.6%
6/12+43d¥70+38.9%50.3%
6/13+44d¥70+38.3%51.0%
6/14+45d¥71+39.9%50.8%
6/15+46d¥68+35.7%50.8%
6/16+47d¥71+41.3%50.7%
6/17+48d¥72+42.5%51.5%
6/18+49d¥72+43.3%52.1%
6/19+50d¥73+44.4%52.0%
6/20+51d¥73+45.0%52.4%
6/21+52d¥74+45.8%52.4%
6/22+53d¥73+44.6%51.9%
6/23+54d¥73+45.2%52.2%
6/24+55d¥73+45.0%52.8%
6/25+56d¥73+45.0%52.7%
6/26+57d¥73+44.6%52.1%
6/27+58d¥73+44.6%52.1%
6/28+59d¥74+46.0%52.1%
6/29+60d¥74+46.6%51.9%
6/30+61d¥74+47.0%51.4%
7/1+62d¥74+47.0%51.8%
7/2+63d¥74+47.6%51.3%
7/3+64d¥75+48.0%51.4%
7/4+65d¥74+47.0%51.7%
7/5+66d¥74+46.0%52.4%
7/6+67d¥74+46.6%52.5%
7/7+68d¥74+46.6%52.6%
7/8+69d¥74+46.6%52.9%
7/9+70d¥73+45.6%53.4%
7/10+71d¥74+46.0%52.2%
7/11+72d¥74+46.4%53.4%
7/12+73d¥74+46.4%53.5%
7/13+74d¥74+46.6%53.4%
7/14+75d¥74+46.6%53.5%
7/15+76d¥74+46.6%53.5%
7/16+77d¥74+46.6%53.6%
7/17+78d¥74+46.0%54.6%
7/18+79d¥74+46.0%55.0%
7/19+80d¥74+46.0%55.9%
7/20+81d¥74+46.0%55.2%
7/21+82d¥73+45.2%56.0%
7/22+83d¥73+45.0%53.5%
7/23+84d¥73+45.0%53.5%
7/24+85d¥73+45.0%53.7%
7/25+86d¥73+45.0%53.7%
7/26+87d¥73+45.4%54.7%
7/27+88d¥73+45.4%54.9%
7/28+89d¥73+44.8%53.2%
7/29+90d¥73+44.8%53.2%
7/30+91d¥73+44.8%53.3%
7/31+92d¥73+45.4%54.3%
8/1+93d¥73+45.4%54.4%
8/2+94d¥73+45.4%54.5%
8/3+95d¥73+44.8%53.5%
8/4+96d¥73+44.8%53.6%
8/5+97d¥73+45.0%53.5%
8/6+98d¥73+45.0%53.8%
8/7+99d¥74+46.8%53.5%
8/8+100d¥74+46.8%53.7%
8/9+101d¥75+47.8%53.0%
8/10+102d¥75+47.8%53.1%
8/11+103d¥75+47.8%53.5%
8/12+104d¥75+47.8%53.6%
8/13+105d¥74+46.8%52.9%

※ 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

白菜の翌週価格を、 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)
¥55-6.8%153.0%29.1%
M2_ma移動平均 30日
¥52-11.7%18.4%46.5%
M3_prophetProphet
¥83+40.0%120.9%29.1%
M4_lgbmLightGBM
¥81+36.5%98.7%33.3%
M5_ensembleアンサンブル
¥52-11.7%18.4%46.5%

※ 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36.7%
02昨年同月の価格16.0%
03月 (季節)14.9%
041ヶ月前の価格14.4%
05直近7日平均気温6.0%
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)
30%
季節性
月・年内日数・旬・曜日
53%
気象条件
気温・降水・日照
17%

主要因は 年内日数 (36.7%)。 季節性 が予測の 53% 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。