時系列解析とは？時間軸に沿ったデータの分析と予測技術

はじめに

時系列解析は、時間順に並んだデータ（時系列データ）を分析し、パターンや傾向を把握、未来の値を予測する手法です。
金融、市場予測、気象予報、IoTなどさまざまな分野で重要な役割を果たしています。
この記事では時系列解析の基本概念や代表的な手法、応用例をわかりやすく解説します。

基本情報・概要

時系列データは、時間軸に沿った連続的な観測値で、特徴として自己相関や季節性、トレンドがあります。
時系列解析ではこれらの特性を考慮し、モデル化・予測を行います。

• 主な時系列解析手法：

  • 移動平均（MA）
  • 自己回帰モデル（AR）
  • ARIMA（自己回帰和分移動平均モデル）
  • 季節調整モデル（SARIMA）
  • 状態空間モデルやカルマンフィルター
  • 深層学習モデル（RNN、LSTMなど）

  用語	説明
  自己相関	時系列の値が過去の値とどれだけ関係しているか
  トレンド	長期的な増加や減少の傾向
  季節性	一定周期で繰り返すパターン

深掘り解説

• ARモデル（自己回帰）
  過去のデータを用いて現在の値を予測する線形モデル。

• MAモデル（移動平均）
  過去の誤差項の平均を使って現在の値を表現。

• ARIMAモデル
  ARとMAを組み合わせ、データの非定常性を和分（差分）で処理。

• 深層学習による解析
  LSTMやGRUなどのRNNは長期依存を扱いやすく、複雑な時系列にも対応可能。

応用・発展的な使い方

• 株価や為替の予測
• 需要予測や在庫管理
• 気象データ解析
• 製造業の異常検知や予知保全
• 医療データのモニタリング

よくある誤解と注意点

• 時系列データは必ずしも過去が未来を完全に予測するわけではない
• モデルの選択はデータの性質に依存する
• 季節性やトレンドの除去が必要な場合が多い

まとめ

時系列解析は時間軸に沿ったデータの理解と予測に不可欠な技術です。
伝統的な統計モデルから最新の深層学習まで多様な手法があり、データの特性に応じて適切に選択することが重要です。
実務や研究での幅広い応用が期待される分野です。