VegeWatch/ ベジウォッチ
大田市場 · 円/kg

らっきょう

主要産地: 鳥取 · 鹿児島 · 宮崎

市場価格 · 2025-06-20
¥410.4/kg
中値の入荷量加重平均
04
CHART

価格推移と予測

117 DAYS HISTORY
実績予測前年平年値平年±1σ
¥0¥200¥400¥600¥800¥1,0006/26/96/166/236/307/77/147/18今日(円/kg)
表示期間: 2025-06-02 2025-07-1840 日分
翌週の予測
¥872
円/kg
市場価格
¥1,187
前営業日 中値加重平均
MAPE (誤差率)
14.9%
過去6ヶ月
方向ヒット率
1.6%
上昇/下降の予測当て率
04.3
FORECAST

価格レンジ予想

起点 2025-06-20

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2025-06-21 ()
AI 予測¥434±22
大幅安↓↓
¥402以下
AI 確率
7%
安め
¥402〜¥423
AI 確率
24%
最有力
同水準
¥423〜¥445
AI 確率
38%
高め
¥445〜¥467
AI 確率
24%
大幅高↑↑
¥467以上
AI 確率
7%
来週月曜2025-06-23 ()
AI 予測¥355±18
AI 分析1週間 のらっきょうは平年比 -13% で 安め の見通し。 主要産地の2026-03-03〜2026-05-31: 日射量が平年比 -5.6% (5.7h vs 6.0h)、 生育に影響 (不足気味)。 気温が平年比 -2.0℃ (13.5℃ vs 15.5℃) で低め。
大幅安↓↓
¥328以下
AI 確率
7%
安め
¥328〜¥346
AI 確率
24%
最有力
同水準
¥346〜¥364
AI 確率
38%
高め
¥364〜¥382
AI 確率
24%
大幅高↑↑
¥382以上
AI 確率
7%
再来週月曜2025-06-30 ()
AI 予測¥386±19
AI 分析1週間 のらっきょうは平年比 -13% で 安め の見通し。 主要産地の2026-03-03〜2026-05-31: 日射量が平年比 -5.6% (5.7h vs 6.0h)、 生育に影響 (不足気味)。 気温が平年比 -2.0℃ (13.5℃ vs 15.5℃) で低め。
大幅安↓↓
¥357以下
AI 確率
7%
安め
¥357〜¥376
AI 確率
24%
最有力
同水準
¥376〜¥396
AI 確率
38%
高め
¥396〜¥415
AI 確率
24%
大幅高↑↑
¥415以上
AI 確率
7%
4週間後2025-07-21 ()
AI 予測¥440±22
AI 分析1ヶ月 のらっきょうは平年比 -10% で やや安め の見通し。 主要産地の2026-03-03〜2026-05-31: 日射量が平年比 -5.6% (5.7h vs 6.0h)、 生育に影響 (不足気味)。 気温が平年比 -2.0℃ (13.5℃ vs 15.5℃) で低め。
大幅安↓↓
¥407以下
AI 確率
7%
安め
¥407〜¥429
AI 確率
24%
最有力
同水準
¥429〜¥450
AI 確率
38%
高め
¥450〜¥472
AI 確率
24%
大幅高↑↑
¥472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。
05
FORECAST TABLE

14日先 詳細予測

M6 LightGBM-Window

2025-06-20 時点の らっきょう 410.4 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)
-%
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
¥410.4
2025-06-20 時点の中値加重平均
日付曜日予測価格対起点horizon MAPE
6/21+1d¥434+5.8%
6/22+2d¥432+5.3%
6/23+3d¥355-13.5%
6/24+4d¥384-6.5%
6/25+5d¥414+0.8%
6/26+6d¥410-0.1%
6/27+7d¥422+2.9%
6/28+8d¥418+1.8%
6/29+9d¥399-2.8%
6/30+10d¥386-5.9%
7/1+11d¥401-2.3%
7/2+12d¥412+0.3%
7/3+13d¥402-2.0%
7/4+14d¥419+2.0%
7/5+15d¥435+6.1%
7/6+16d¥427+4.0%
7/7+17d¥447+8.9%
7/8+18d¥438+6.7%
7/9+19d¥440+7.1%
7/10+20d¥440+7.1%
7/11+21d¥462+12.5%
7/12+22d¥445+8.4%
7/13+23d¥435+6.1%
7/14+24d¥441+7.6%
7/15+25d¥414+0.8%
7/16+26d¥438+6.7%
7/17+27d¥456+11.1%
7/18+28d¥440+7.1%
7/19+29d¥426+3.9%
7/20+30d¥444+8.1%
7/21+31d¥436+6.1%
7/22+32d¥438+6.7%
7/23+33d¥437+6.4%
7/24+34d¥426+3.8%
7/25+35d¥436+6.3%
7/26+36d¥432+5.2%
7/27+37d¥424+3.3%
7/28+38d¥444+8.3%
7/29+39d¥440+7.2%
7/30+40d¥437+6.5%
7/31+41d¥434+5.8%
8/1+42d¥444+8.2%
8/2+43d¥432+5.2%
8/3+44d¥431+5.0%
8/4+45d¥435+6.1%
8/5+46d¥427+4.1%
8/6+47d¥441+7.6%
8/7+48d¥436+6.2%
8/8+49d¥434+5.7%
8/9+50d¥444+8.1%
8/10+51d¥429+4.6%
8/11+52d¥441+7.3%
8/12+53d¥455+10.8%
8/13+54d¥453+10.3%
8/14+55d¥453+10.5%
8/15+56d¥454+10.5%
8/16+57d¥466+13.5%
8/17+58d¥440+7.2%
8/18+59d¥431+4.9%
8/19+60d¥448+9.2%
8/20+61d¥438+6.8%
8/21+62d¥450+9.7%
8/22+63d¥447+8.9%
8/23+64d¥444+8.3%
8/24+65d¥437+6.5%
8/25+66d¥445+8.5%
8/26+67d¥431+5.1%
8/27+68d¥448+9.1%
8/28+69d¥443+7.8%
8/29+70d¥434+5.8%
8/30+71d¥446+8.7%
8/31+72d¥457+11.2%
9/1+73d¥419+2.1%
9/2+74d¥432+5.4%
9/3+75d¥438+6.7%
9/4+76d¥447+8.9%
9/5+77d¥431+5.1%

※ 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

らっきょうの翌週価格を、 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)
¥724-39.0%19.7%1.6%
M2_ma移動平均 30日
¥1,1870.0%11.1%31.5%
M3_prophetProphet
¥914-23.0%22.1%0.0%
M4_lgbmLightGBM
¥740-37.6%18.8%1.6%
M5_ensembleアンサンブル
¥872-26.6%14.9%1.6%

※ 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)
011ヶ月前の価格54.3%
02月 (季節)40.1%
03昨年同月の価格5.0%
04直近7日平均気温0.2%
05直近7日最高気温0.2%
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)
59%
季節性
月・年内日数・旬・曜日
40%
気象条件
気温・降水・日照
0%

主要因は 1ヶ月前の価格 (54.3%)。 価格の慣性 が予測の 59% 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。