時系列モデルとは、過去のデータから時間的な規則性やトレンドを学習し、未来の数値を予測するためのAI・統計モデルです。株価や気象データの予測などで広く活用されています。
時系列モデルとは
時系列モデルとは、時間的順序に従って観測されたデータ（時系列データ）の特性を分析し、将来の値を予測するためのモデルです。
詳しく解説
時系列データには、トレンド（長期的な傾向）、季節性（周期的な変動）、不規則変動などが含まれます。時系列モデルは、これら過去のデータの自己相関関係を数学的または機械学習の手法を用いて解析します。近年では、リカレントニューラルネットワークやトランスフォーマーをベースとした高度な深層学習モデルも開発され、複雑な非線形パターンを高精度で捉えることが可能になっています。
具体例・使われ方
小売業における将来の需要予測による在庫最適化、電力需要の予測、株価や為替レートの金融予測、気象庁による気温や降水量の予測などが挙げられます。
似た用語との違い
通常の回帰モデルがデータ間の因果関係や独立した変数を対象にするのに対し、時系列モデルは「時間」の経過に伴う順序や連続性を重視する点が大きな違いです。
注意点
過去のデータに存在しない突発的な外部要因や構造変化（経済危機や大規模な災害など）が発生した場合、予測精度が著しく低下するリスクがあります。
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更新日時: 2026年9月3日 00:11