時系列分析とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

時系列分析（Time Series Analysis）

時系列分析とは、日々の売上や気温など、時間順に並んだデータの動きを読み解き、先を予測する分析のことです。時間の順番に意味があるデータを「時系列データ」と呼びます。長い目で見た上がり下がり（傾向）、曜日や季節でくり返す動き（季節性）、突発的な変動などに分けて捉えます。需要予測や在庫の計画、異常の発見などに使われる分析です。

時系列分析（Time Series Analysis）関連用語

時系列分析（Time Series Analysis）に関連する単語は以下の通りです。

• 需要予測売れる数をどう予測する？→
• 異常検知いつもと違う動きを見つけるには？→
• 回帰（Regression）数値を予測する手法とは？→
• 線形回帰（Linear Regression）直線で傾向をとらえるには？→
• リカレントニューラルネットワーク（RNN）順番のあるデータに強いAIとは？→
• 予知保全故障の前ぶれはどう見つける？→

時系列分析（Time Series Analysis）で知っておくと得する有益情報

時系列データは、順番が大切です。ふつうのデータ分析との違いと、見方のコツを紹介します。

• 順番を崩さないデータを混ぜると意味が壊れます。学習と検証も、時間で区切って分けます。
• 動きを分けて見る傾向、季節性、突発的な変動に分けると、何が効いているかが分かります。
• 未来は不確か予測は幅を持つものです。急な変化があると、過去のパターンは当てはまりません。

時系列の動きの種類

傾向と季節性を分けて見ると、予測の根拠が説明しやすくなります。

時系列分析（Time Series Analysis）やさしい解説

普通のデータ分析と、何が違うの？

天気予報に似ています。昨日・一昨日の気温の流れを見て、明日を考えますよね。順番が大事なんです。

トランプのように順番をシャッフルしたら、流れが読めなくなります。

コンビニのお弁当の仕入れ量を決めるとき、曜日や天気、イベントの有無による動きを過去のデータから読み取れば、廃棄を減らしながら品切れも防ぎやすくなります。まず表計算ソフトで、折れ線グラフにして眺めるところから始めてみましょう。

時系列分析（Time Series Analysis）についてのみんなの疑問

時系列分析には、AIが必要ですか？

必ずしも必要ではありません。移動平均や季節調整などの統計の手法でも、十分な場面が多いです。複雑な動きには、機械学習やディープラーニングを使う方法もあります。

データは何年分あれば足りますか？

季節の動きを見るなら、最低でも1〜2年分が目安です。周期が年単位なら、複数の年が必要です。短い期間しかない場合は、予測の幅が大きくなる点を伝えておきます。

コロナ禍のような急変は、予測できますか？

過去にない出来事は、予測できません。そのような期間は特別に扱うか、データから除いて分析します。予測はあくまで目安として、現場の判断と合わせます。

AI関連の用語集【まとめ】

AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方は、ぜひご覧ください。

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