VegeWatch/ ベジウォッチ
大田市場 · 円/kg

レタス

主要産地: 長野 · 茨城 · 群馬

市場価格 · 2026-05-01
¥194.4/kg
中値の入荷量加重平均
04
CHART

価格推移と予測

2286 DAYS HISTORY
実績予測前年平年値平年±1σ
¥0¥100¥200¥300¥4004/64/134/204/275/45/115/185/255/29今日(円/kg)
表示期間: 2026-04-02 2026-05-2949 日分
翌週の予測
¥162
円/kg
市場価格
¥149
前営業日 中値加重平均
MAPE (誤差率)
17.5%
過去6ヶ月
方向ヒット率
60.6%
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¥193±24
予測誤差12.3%
大幅安↓↓
¥157以下
AI 確率
7%
安め
¥157〜¥181
AI 確率
24%
最有力
同水準
¥181〜¥205
AI 確率
38%
高め
¥205〜¥228
AI 確率
24%
大幅高↑↑
¥228以上
AI 確率
7%
来週月曜2026-05-04 ()
AI 予測¥181±30
予測誤差16.7%
AI 分析1週間 のレタスは前年比 +27% で 大幅高 の見通し。 昨年同期は平年比 -12% の安値で特殊年だった点に注意。 平年比で見ると +12%、 つまり 高め。 主要産地の2026-03-03〜2026-05-31: 気温が平年比 -1.7℃ (5.8℃ vs 7.6℃) で低め、 結球速度 (高温で抽苔)に影響。 モデルが今重視している要因: 1ヶ月前の価格 (¥-6 の押し下げ) / 昨年同月の価格 (+¥6 の押し上げ)。 予測平均 ¥185、 昨年同期実績 ¥146。
大幅安↓↓
¥135以下
AI 確率
7%
安め
¥135〜¥165
AI 確率
24%
最有力
同水準
¥165〜¥196
AI 確率
38%
高め
¥196〜¥226
AI 確率
24%
大幅高↑↑
¥226以上
AI 確率
7%
再来週月曜2026-05-11 ()
AI 予測¥162±27
予測誤差17.0%
AI 分析1週間 のレタスは前年比 +27% で 大幅高 の見通し。 昨年同期は平年比 -12% の安値で特殊年だった点に注意。 平年比で見ると +12%、 つまり 高め。 主要産地の2026-03-03〜2026-05-31: 気温が平年比 -1.7℃ (5.8℃ vs 7.6℃) で低め、 結球速度 (高温で抽苔)に影響。 モデルが今重視している要因: 1ヶ月前の価格 (¥-6 の押し下げ) / 昨年同月の価格 (+¥6 の押し上げ)。 予測平均 ¥185、 昨年同期実績 ¥146。
大幅安↓↓
¥120以下
AI 確率
7%
安め
¥120〜¥148
AI 確率
24%
最有力
同水準
¥148〜¥175
AI 確率
38%
高め
¥175〜¥203
AI 確率
24%
大幅高↑↑
¥203以上
AI 確率
7%
4週間後2026-06-01 ()
AI 予測¥152±31
予測誤差20.1%
AI 分析1ヶ月 のレタスは前年比 +56% で 大幅高 の見通し。 昨年同期は平年比 -27% の安値で特殊年だった点に注意。 平年比で見ると +15%、 つまり 高め。 主要産地の2026-03-03〜2026-05-31: 気温が平年比 -1.7℃ (5.8℃ vs 7.6℃) で低め、 結球速度 (高温で抽苔)に影響。 モデルが今重視している要因: 1ヶ月前の価格 (¥-6 の押し下げ) / 昨年同月の価格 (+¥6 の押し上げ)。 予測平均 ¥165、 昨年同期実績 ¥106。
大幅安↓↓
¥106以下
AI 確率
7%
安め
¥106〜¥137
AI 確率
24%
最有力
同水準
¥137〜¥167
AI 確率
38%
高め
¥167〜¥198
AI 確率
24%
大幅高↑↑
¥198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 30 日 × 5 horizon の予測精度マトリクス翌日予測 平均誤差 16.4%(n=11, 方向当て率 27%)

縦 = 予測した日、 横 = N日先。 セル色 = 誤差% (緑=当たり、 黄=やや外れ、 赤=外れ). 縦に読むと「N日先予測の精度推移」 がわかります.

予測した日起点 ¥1日後3日後1週間後2週間後4週間後
2026-04-30¥130-34%
2026-04-27¥130·+14%
2026-04-25¥248··
2026-04-24¥228-12%+57%+1%
2026-04-23¥147-33%·+15%
2026-04-21¥183·-27%·
2026-04-20¥91-42%-25%-9%
2026-04-18¥140·-23%-42%
2026-04-17¥140+4%+57%-35%-32%
2026-04-16¥173+20%·+13%+23%
2026-04-14¥173·+22%-11%·
2026-04-13¥173-1%+4%+85%+26%
2026-04-11¥194·+9%+30%-23%
2026-04-10¥194-3%+6%+36%-16%
2026-04-09¥194-2%·+6%+27%
2026-04-07¥162·-8%-5%-8%
2026-04-06¥162+6%-9%-2%+85%
2026-04-04¥227·+16%-2%+36%
2026-04-03¥174-24%+4%-14%+21%-11%

全期間: n=70, MAPE 15.5%, 方向当て率 61%.学習時 validation 予測誤差: 19.4%.

05
FORECAST TABLE

14日先 詳細予測

M6 LightGBM-Window

2026-05-01 時点の レタス 194.4 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)
19.37%
低いほど精度が高い
平均 方向ヒット率
76.91%
50%超が実用域、 70%超が良好
起点
¥194.4
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¥193-0.9%12.3%
5/3+2d¥194-0.1%15.7%
5/4+3d¥181-7.2%16.7%
5/5+4d¥176-9.6%16.3%
5/6+5d¥185-4.7%16.6%
5/7+6d¥184-5.3%17.4%
5/8+7d¥185-4.6%17.8%
5/9+8d¥181-6.9%17.4%
5/10+9d¥160-17.6%16.9%
5/11+10d¥162-16.9%17.0%
5/12+11d¥161-17.2%17.3%
5/13+12d¥160-18.0%17.5%
5/14+13d¥189-2.6%18.6%
5/15+14d¥163-16.2%18.4%
5/16+15d¥160-17.8%18.4%
5/17+16d¥152-21.8%19.6%
5/18+17d¥171-12.1%19.9%
5/19+18d¥150-23.1%19.8%
5/20+19d¥160-17.5%20.0%
5/21+20d¥166-14.9%20.4%
5/22+21d¥159-18.5%20.4%
5/23+22d¥160-17.8%20.7%
5/24+23d¥144-26.1%20.6%
5/25+24d¥146-24.8%19.9%
5/26+25d¥145-25.7%19.5%
5/27+26d¥150-22.9%19.8%
5/28+27d¥142-26.9%19.3%
5/29+28d¥152-21.8%20.1%
5/30+29d¥151-22.3%20.0%
5/31+30d¥144-25.8%20.4%
6/1+31d¥146-25.2%19.5%
6/2+32d¥142-26.7%19.5%
6/3+33d¥136-30.0%19.1%
6/4+34d¥151-22.4%19.2%
6/5+35d¥143-26.3%19.2%
6/6+36d¥139-28.8%19.5%
6/7+37d¥130-33.3%19.3%
6/8+38d¥141-27.5%19.0%
6/9+39d¥135-30.8%18.9%
6/10+40d¥143-26.6%19.7%
6/11+41d¥125-35.7%18.9%
6/12+42d¥129-33.4%18.8%
6/13+43d¥131-32.6%18.5%
6/14+44d¥127-34.6%18.5%
6/15+45d¥127-34.8%19.1%
6/16+46d¥129-33.9%19.3%
6/17+47d¥126-35.1%18.9%
6/18+48d¥132-32.2%19.1%
6/19+49d¥127-34.6%19.0%
6/20+50d¥130-32.9%19.0%
6/21+51d¥122-37.3%18.9%
6/22+52d¥123-36.8%18.8%
6/23+53d¥147-24.3%18.8%
6/24+54d¥136-29.9%19.4%
6/25+55d¥150-23.0%19.3%
6/26+56d¥147-24.2%18.9%
6/27+57d¥162-16.6%18.9%
6/28+58d¥155-20.3%19.0%
6/29+59d¥155-20.2%20.0%
6/30+60d¥175-9.9%20.4%
7/1+61d¥156-19.7%20.5%
7/2+62d¥146-25.1%20.2%
7/3+63d¥163-16.2%20.3%
7/4+64d¥173-11.1%20.2%
7/5+65d¥166-14.7%20.0%
7/6+66d¥170-12.6%20.4%
7/7+67d¥179-7.9%20.8%
7/8+68d¥172-11.5%20.5%
7/9+69d¥175-9.9%20.4%
7/10+70d¥168-13.4%20.8%
7/11+71d¥166-14.7%20.8%
7/12+72d¥156-19.8%21.1%
7/13+73d¥156-19.9%20.9%
7/14+74d¥172-11.5%21.0%
7/15+75d¥182-6.3%20.6%
7/16+76d¥187-3.9%20.5%
7/17+77d¥183-6.1%20.5%
7/18+78d¥166-14.5%20.9%
7/19+79d¥177-9.1%20.4%
7/20+80d¥174-10.4%20.3%
7/21+81d¥164-15.5%20.0%
7/22+82d¥170-12.3%19.9%
7/23+83d¥159-18.3%20.2%
7/24+84d¥158-18.7%20.3%
7/25+85d¥157-19.3%20.2%
7/26+86d¥168-13.8%20.5%
7/27+87d¥176-9.6%19.8%
7/28+88d¥181-6.9%19.7%
7/29+89d¥181-7.0%19.6%
7/30+90d¥171-12.1%20.0%
7/31+91d¥177-9.1%19.8%
8/1+92d¥174-10.5%19.8%
8/2+93d¥169-13.2%20.7%
8/3+94d¥172-11.5%19.9%
8/4+95d¥173-10.9%19.7%
8/5+96d¥185-5.0%19.8%
8/6+97d¥184-5.3%19.2%
8/7+98d¥182-6.5%19.4%
8/8+99d¥179-7.7%19.2%
8/9+100d¥182-6.5%19.7%
8/10+101d¥179-7.8%19.5%
8/11+102d¥187-4.0%18.9%
8/12+103d¥189-3.0%18.9%
8/13+104d¥190-2.1%19.6%
8/14+105d¥188-3.1%19.1%

※ 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
MODELS

モデル別予測比較

5 MODELS

レタスの翌週価格を、 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)
¥100-33.0%26.5%54.3%
M2_ma移動平均 30日
¥162+8.8%17.5%60.6%
M3_prophetProphet
¥-169-213.5%102.1%44.9%
M4_lgbmLightGBM
¥112-24.7%30.2%56.3%
M5_ensembleアンサンブル
¥162+8.8%17.5%60.6%

※ 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31.9%
02直近7日最高気温22.1%
03昨年同月の価格12.4%
04直近7日降水量11.0%
051ヶ月前の価格7.3%
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)
20%
季節性
月・年内日数・旬・曜日
39%
気象条件
気温・降水・日照
42%

主要因は 年内日数 (31.9%) と 直近7日最高気温 (22.1%)。

※ 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。