時系列予測（じけいれきよそく）

最終更新：2026/4/27

時系列予測とは、過去の時系列データを用いて、将来の値を予測する手法である。

別名・同義語時系列分析将来予測

ポイント

経済、金融、気象、需要予測など、幅広い分野で活用される。統計モデルや機械学習モデルが用いられる。

時系列予測とは

時系列予測は、時間順に並んだデータ（時系列データ）を分析し、将来の値を予測する手法です。過去のデータパターンを学習し、そのパターンを将来に適用することで予測を行います。

時系列予測には、様々な手法が存在します。代表的なものとして、以下のものが挙げられます。

移動平均法: 過去の一定期間のデータの平均値を将来の予測値とします。単純で理解しやすい手法ですが、データのトレンドや季節変動に対応できません。
指数平滑法: 過去のデータに重み付けを行い、最近のデータほど重視して予測を行います。移動平均法よりもデータの変化に対応しやすいです。
ARIMAモデル: 自己回帰（AR）、積分（I）、移動平均（MA）の3つの要素を組み合わせたモデルです。データの自己相関性を考慮し、より精度の高い予測が可能です。
状態空間モデル: 観測できない潜在的な状態をモデル化し、その状態に基づいて予測を行います。複雑な時系列データに対応できます。
機械学習モデル: ニューラルネットワークなどの機械学習モデルを用いて、時系列データを学習し、予測を行います。非線形なデータパターンにも対応できます。

時系列予測は、様々な分野で活用されています。

時系列予測は、常に正確な予測ができるわけではありません。データの品質、モデルの選択、パラメータの調整など、様々な要因が予測精度に影響を与えます。また、予測期間が長くなるほど、予測誤差が大きくなる傾向があります。