VegeWatch/ ベジウォッチ
大田市場 · 円/kg

わけぎ

主要産地: 広島 · 大阪

市場価格 · 2026-05-01
¥616/kg
中値の入荷量加重平均
04
CHART

価格推移と予測

1517 DAYS HISTORY
実績予測前年平年値平年±1σ
¥0¥200¥400¥600¥800¥1,0005/45/115/185/255/29(円/kg)
表示期間: 2026-05-02 2026-05-2928 日分
翌週の予測
¥457
円/kg
市場価格
¥616
前営業日 中値加重平均
MAPE (誤差率)
10.6%
過去6ヶ月
方向ヒット率
0%
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¥403±5
予測誤差1.4%
大幅安↓↓
¥395以下
AI 確率
7%
安め
¥395〜¥400
AI 確率
24%
最有力
同水準
¥400〜¥406
AI 確率
38%
高め
¥406〜¥411
AI 確率
24%
大幅高↑↑
¥411以上
AI 確率
7%
来週月曜2026-05-04 ()
AI 予測¥392±16
予測誤差4.0%
AI 分析1週間 のわけぎは前年比 -14% で 安め の見通し。 昨年同期は平年比 -25% の安値で特殊年だった点に注意。 平年比で見ると -35%、 つまり 大幅安。 主要産地の2026-03-03〜2026-05-31: 気温が平年比 -1.8℃ (13.1℃ vs 14.9℃) で低め。 降水量が平年比 +15% (5.2mm/日 vs 4.6mm/日) で多め。 予測平均 ¥398、 昨年同期実績 ¥460。
大幅安↓↓
¥369以下
AI 確率
7%
安め
¥369〜¥384
AI 確率
24%
最有力
同水準
¥384〜¥400
AI 確率
38%
高め
¥400〜¥416
AI 確率
24%
大幅高↑↑
¥416以上
AI 確率
7%
再来週月曜2026-05-11 ()
AI 予測¥410±65
予測誤差15.8%
AI 分析1週間 のわけぎは前年比 -14% で 安め の見通し。 昨年同期は平年比 -25% の安値で特殊年だった点に注意。 平年比で見ると -35%、 つまり 大幅安。 主要産地の2026-03-03〜2026-05-31: 気温が平年比 -1.8℃ (13.1℃ vs 14.9℃) で低め。 降水量が平年比 +15% (5.2mm/日 vs 4.6mm/日) で多め。 予測平均 ¥398、 昨年同期実績 ¥460。
大幅安↓↓
¥313以下
AI 確率
7%
安め
¥313〜¥378
AI 確率
24%
最有力
同水準
¥378〜¥443
AI 確率
38%
高め
¥443〜¥508
AI 確率
24%
大幅高↑↑
¥508以上
AI 確率
7%
4週間後2026-06-01 ()
AI 予測¥411±110
予測誤差26.7%
AI 分析1ヶ月 のわけぎは前年比 -0% で ほぼ同水準 の見通し。 昨年同期は平年比 -25% の安値で特殊年だった点に注意。 平年比で見ると -26%、 つまり 大幅安。 主要産地の2026-03-03〜2026-05-31: 気温が平年比 -1.8℃ (13.1℃ vs 14.9℃) で低め。 降水量が平年比 +15% (5.2mm/日 vs 4.6mm/日) で多め。 予測平均 ¥401、 昨年同期実績 ¥403。
大幅安↓↓
¥246以下
AI 確率
7%
安め
¥246〜¥356
AI 確率
24%
最有力
同水準
¥356〜¥466
AI 確率
38%
高め
¥466〜¥576
AI 確率
24%
大幅高↑↑
¥576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: 24.0%(参考値)
05
FORECAST TABLE

14日先 詳細予測

M6 LightGBM-Window

2026-05-01 時点の わけぎ (価格データ不足) 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)
24.02%
低いほど精度が高い
平均 方向ヒット率
0%
50%超が実用域、 70%超が良好
起点
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¥4031.4%
5/3+2d¥4022.3%
5/4+3d¥3924.0%
5/5+4d¥3922.6%
5/6+5d¥3983.6%
5/7+6d¥3946.6%
5/8+7d¥40212.7%
5/9+8d¥40610.3%
5/10+9d¥40311.0%
5/11+10d¥41015.8%
5/12+11d¥41115.4%
5/13+12d¥39814.5%
5/14+13d¥39616.3%
5/15+14d¥38617.4%
5/16+15d¥40517.1%
5/17+16d¥39717.8%
5/18+17d¥39522.3%
5/19+18d¥39721.1%
5/20+19d¥40623.6%
5/21+20d¥40023.9%
5/22+21d¥39120.4%
5/23+22d¥39821.7%
5/24+23d¥39822.6%
5/25+24d¥41020.9%
5/26+25d¥41323.2%
5/27+26d¥41521.4%
5/28+27d¥40526.8%
5/29+28d¥41126.7%
5/30+29d¥46733.3%
5/31+30d¥45932.5%
6/1+31d¥48837.3%
6/2+32d¥48539.6%
6/3+33d¥47838.9%
6/4+34d¥47240.5%
6/5+35d¥45539.6%
6/6+36d¥39629.6%
6/7+37d¥38630.2%
6/8+38d¥39528.2%
6/9+39d¥38228.9%
6/10+40d¥39326.3%
6/11+41d¥38326.1%
6/12+42d¥38623.3%
6/13+43d¥38327.0%
6/14+44d¥40024.0%
6/15+45d¥40825.9%
6/16+46d¥38723.7%
6/17+47d¥41227.1%
6/18+48d¥42228.6%
6/19+49d¥40326.6%
6/20+50d¥38625.9%
6/21+51d¥39726.0%
6/22+52d¥50641.5%
6/23+53d¥40827.0%
6/24+54d¥38422.5%
6/25+55d¥38119.0%
6/26+56d¥37617.3%
6/27+57d¥37716.6%
6/28+58d¥39721.1%
6/29+59d¥38919.5%
6/30+60d¥37914.5%
7/1+61d¥36310.8%
7/2+62d¥36813.4%
7/3+63d¥38116.7%
7/4+64d¥38620.5%
7/5+65d¥38920.3%
7/6+66d¥38512.6%
7/7+67d¥41219.6%
7/8+68d¥40119.4%
7/9+69d¥39922.8%
7/10+70d¥43528.8%
7/11+71d¥39722.3%
7/12+72d¥39021.6%
7/13+73d¥47136.0%
7/14+74d¥42730.3%
7/15+75d¥40323.5%
7/16+76d¥39123.1%
7/17+77d¥48641.4%
7/18+78d¥49341.8%
7/19+79d¥49040.4%
7/20+80d¥38417.9%
7/21+81d¥40919.4%
7/22+82d¥49337.7%
7/23+83d¥40317.5%
7/24+84d¥39720.7%
7/25+85d¥50137.1%
7/26+86d¥40820.6%
7/27+87d¥42526.2%
7/28+88d¥41922.2%
7/29+89d¥40120.3%
7/30+90d¥39821.3%
7/31+91d¥41422.7%
8/1+92d¥40418.6%
8/2+93d¥39920.3%
8/3+94d¥41118.4%
8/4+95d¥51036.8%
8/5+96d¥49336.3%
8/6+97d¥43728.5%
8/7+98d¥44328.4%
8/8+99d¥45230.7%
8/9+100d¥44530.3%
8/10+101d¥49338.1%
8/11+102d¥49837.9%
8/12+103d¥49737.8%
8/13+104d¥49439.2%
8/14+105d¥49840.4%

※ 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

わけぎの翌週価格を、 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)
¥510-17.2%38.9%0.0%
M2_ma移動平均 30日
¥6160.0%5.2%31.5%
M3_prophetProphet
¥266-56.8%16.6%1.6%
M4_lgbmLightGBM
¥502-18.6%19.3%0.0%
M5_ensembleアンサンブル
¥457-25.8%10.6%0.0%

※ 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56.6%
02月 (季節)22.9%
03年内日数10.6%
04昨年同月の価格8.8%
05直近7日平均気温0.5%
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)
65%
季節性
月・年内日数・旬・曜日
34%
気象条件
気温・降水・日照
1%

主要因は 1ヶ月前の価格 (56.6%)。 価格の慣性 が予測の 65% 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。