ながいも
大田市場主要産地: 青森 · 北海道 · 鹿児島
現在 · 2026-10-29
¥518.4/kg
中値の入荷量加重平均
明日の予測
—/kg
予測データなし
1週間後の予測
—/kg
予測データなし
過去の予測精度
18.7%
MAPE (誤差率) · 方向ヒット 41.7%
04
CHART
価格推移と予測
1795 DAYS HISTORY
実績予測前年平年値平年±1σ
表示期間: 2026-09-23 〜 2027-02-04116 日分
04.3
FORECAST
価格レンジ予想
起点 2026-10-22
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 ¥497 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2026-10-23 (金)
現在¥497→AI 予測¥515+3.6% ↑(±¥31, 誤差 6.0%)
大幅安↓↓
¥468以下(-5.7%)
AI 確率
7%
安め↓
¥468〜¥499(-2.6%)
AI 確率
24%
最有力
同水準→
¥499〜¥530(+3.6%)
AI 確率
38%
高め↑
¥530〜¥561(+9.8%)
AI 確率
24%
大幅高↑↑
¥561以上(+12.9%)
AI 確率
7%
来週月曜2026-10-26 (月)
現在¥497→AI 予測¥509+2.4% ↑(±¥39, 誤差 7.7%)
大幅安↓↓
¥450以下(-9.4%)
AI 確率
7%
安め↓
¥450〜¥489(-5.5%)
AI 確率
24%
最有力
同水準→
¥489〜¥528(+2.4%)
AI 確率
38%
高め↑
¥528〜¥567(+10.3%)
AI 確率
24%
大幅高↑↑
¥567以上(+14.2%)
AI 確率
7%
再来週月曜2026-11-02 (月)
現在¥497→AI 予測¥510+2.7% ↑(±¥43, 誤差 8.4%)
大幅安↓↓
¥446以下(-10.2%)
AI 確率
7%
安め↓
¥446〜¥489(-5.9%)
AI 確率
24%
最有力
同水準→
¥489〜¥531(+2.7%)
AI 確率
38%
高め↑
¥531〜¥574(+11.3%)
AI 確率
24%
大幅高↑↑
¥574以上(+15.6%)
AI 確率
7%
4週間後2026-11-23 (月)
現在¥497→AI 予測¥485-2.5% ↓(±¥38, 誤差 7.9%)
大幅安↓↓
¥427以下(-14.0%)
AI 確率
7%
安め↓
¥427〜¥465(-10.2%)
AI 確率
24%
最有力
同水準→
¥465〜¥504(-2.5%)
AI 確率
38%
高め↑
¥504〜¥542(+5.2%)
AI 確率
24%
大幅高↑↑
¥542以上(+9.0%)
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 (4 / 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: 8.0%
05
FORECAST TABLE
14日先 詳細予測
M6 LightGBM-Window
2026-10-29 時点の ながいも 518.4 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)
7.95%
低いほど精度が高い
平均 方向ヒット率
72.49%
50%超が実用域、 70%超が良好
起点
¥518.4
2026-10-29 時点の中値加重平均
| 日付 | 曜日 | 先 | 予測価格 | 対起点 | horizon MAPE |
|---|
※ 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昨年同月の価格26.1%
02年内日数20.6%
03月 (季節)20.0%
04曜日12.3%
05直近7日最高気温5.1%
カテゴリ別の寄与28%54%18%
価格の慣性
過去の価格 (1ヶ月前・昨年同月)
季節性
月・年内日数・旬・曜日
気象条件
気温・降水・日照
主要因は 昨年同月の価格 (26.1%)。 季節性 が予測の 54% 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。