らっきょう
大田市場主要産地: 鳥取 · 鹿児島 · 宮崎
現在 · 2026-06-15
¥756/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
5.8%
MAPE (誤差率) · 方向ヒット 50.0%
04
CHART
価格推移と予測
128 DAYS HISTORY
実績予測前年平年値平年±1σ
表示期間: 2026-06-01 〜 2026-09-1199 日分
04.3
FORECAST
価格レンジ予想
起点 2026-06-15
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 ¥756 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2026-06-16 (火)
現在¥756→AI 予測¥678-10.3% ↓(±¥9, 誤差 1.4%)
大幅安↓↓
¥664以下(-12.1%)
AI 確率
7%
安め↓
¥664〜¥673(-11.5%)
AI 確率
24%
最有力
同水準→
¥673〜¥683(-10.3%)
AI 確率
38%
高め↑
¥683〜¥692(-9.1%)
AI 確率
24%
大幅高↑↑
¥692以上(-8.5%)
AI 確率
7%
来週月曜2026-06-22 (月)
現在¥756→AI 予測¥431-43.0% ↓(±¥11, 誤差 2.6%)
大幅安↓↓
¥414以下(-45.2%)
AI 確率
7%
安め↓
¥414〜¥425(-44.5%)
AI 確率
24%
最有力
同水準→
¥425〜¥437(-43.0%)
AI 確率
38%
高め↑
¥437〜¥448(-41.5%)
AI 確率
24%
大幅高↑↑
¥448以上(-40.8%)
AI 確率
7%
再来週月曜2026-06-29 (月)
現在¥756→AI 予測¥282-62.6% ↓(±¥11, 誤差 3.9%)
大幅安↓↓
¥266以下(-64.8%)
AI 確率
7%
安め↓
¥266〜¥277(-64.1%)
AI 確率
24%
最有力
同水準→
¥277〜¥288(-62.6%)
AI 確率
38%
高め↑
¥288〜¥299(-61.2%)
AI 確率
24%
大幅高↑↑
¥299以上(-60.5%)
AI 確率
7%
4週間後2026-07-20 (月)
現在¥756→AI 予測¥299-60.5% ↓(±¥9, 誤差 2.9%)
大幅安↓↓
¥286以下(-62.2%)
AI 確率
7%
安め↓
¥286〜¥294(-61.6%)
AI 確率
24%
最有力
同水準→
¥294〜¥303(-60.5%)
AI 確率
38%
高め↑
¥303〜¥312(-59.4%)
AI 確率
24%
大幅高↑↑
¥312以上(-58.8%)
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: 6.8%
05
FORECAST TABLE
14日先 詳細予測
M6 LightGBM-Window
2026-06-15 時点の らっきょう 756 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)
6.85%
低いほど精度が高い
平均 方向ヒット率
8.38%
50%超が実用域、 70%超が良好
起点
¥756
2026-06-15 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)
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59%40%0%
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 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。