時系列分析は、過去のデータから規則性やトレンドを見つけ出し、未来の数値を予測するための手法です。AIや機械学習の発展により、金融の株価予測や需要予測、異常検知など幅広い分野で活用されています。
時系列分析とは
時系列分析とは、時間的な順序に従って一定間隔で観測されたデータ群を解析し、その背後にあるパターンや構造を明らかにする手法のことです。
詳しく解説
時系列データは、株式の価格、毎日の気温、小売店の売上など、時間経過に伴って変化する数値の集まりです。時系列分析では、このデータが持つ「トレンド（長期的な傾向）」や「季節性（周期的な変動）」、「不規則変動」などを分解・モデル化します。近年では、従来の統計的手法であるARIMAモデルなどに加え、ディープラーニングを用いた高度な予測モデルが機械学習の領域で広く採用されています。
具体例・使われ方
具体的な利用例として、小売業における商品の需要予測による在庫の最適化、製造ラインにおけるセンサーデータの異常検知、金融市場での株価変動や為替の予測などが挙げられます。
似た用語との違い
一般的な回帰分析が変数同士の因果関係や相関関係を調べるのに対し、時系列分析は「時間」という要素を軸にして過去から未来への連続的な変化や傾向を重視する点が異なります。
注意点
時系列分析は過去のデータに基づいて未来を予測するため、過去に起きていない突発的な外部要因や環境変化に対応することが難しいという限界があります。過剰適合に注意が必要です。
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更新日時: 2026年9月12日 12:31