時系列データとは、時間の経過に伴って順序よく観測・記録されたデータのことです。株価の変動、気温の変化、工場のセンサー情報など、時間の順序自体が重要な意味を持つ特徴があります。近年では、ディープラーニングなどの機械学習技術を用いて、このデータから未来の数値を予測したり、異常な変化を素早く検知したりする技術が広く活用されています。
時系列データとは
時系列データとは、時間の経過に沿って一定の間隔または不定期な間隔で順序よく記録された一連のデータ群のことです。
詳しく解説
時系列データは、単なる数値の集まりではなく、時間の順序そのものが情報として極めて重要な意味を持ちます。過去のデータの傾向（トレンド）や、一定の周期で繰り返される変動（季節性）、そして不規則な変動を分析することで、未来の動向を予測することが可能になります。AIや機械学習の分野においては、従来の統計モデルに加え、Recurrent Neural Network（RNN）やLong Short-Term Memory（LSTM）、近年ではTransformerなどの高度なディープラーニングモデルが導入され、高精度な時系列予測や異常検知が行われています。
具体例・使われ方
具体的な利用例としては、日々の株価や為替レートの推移、毎日の最高気温や降水量の変化、スマートフォンのGPSから得られる位置情報の移動履歴、工場の製造設備に取り付けられたセンサーからの時々刻々の稼働データ、Webサイトへの時間帯別のアクセス数などが挙げられます。
似た用語との違い
混同されやすい概念にクロスセクションデータがあります。クロスセクションデータはある特定の「一時点」において複数の対象から集めたデータを指すのに対し、時系列データは同一の対象を「時間の経過」に沿って継続的に観測したデータを指します。また、両方の性質を併せ持つデータはパネルデータ（縦断データ）と呼ばれます。
注意点
時系列データを扱う際の注意点として、データの中に欠損値が含まれている場合、時間の連続性が途切れてしまうため、適切な補間処理が必要です。また、過去のデータ傾向が未来もそのまま継続するとは限らず、社会情勢の変化や突発的なイベントによって、予測モデルの精度が著しく低下することがあります。さらに、ランダムウォークのように本質的に予測が不可能な現象に対して、過学習を起こしてしまうリスクにも留意する必要があります。