時系列分析とは？Time Series Analysisについてわかりやすく簡単に解説

by Shearwater Japan 8月 26, 2024

はじめに：「過去」のデータから「未来」を読み解く

「来月の売上はどれくらいになるだろうか」「次の四半期、Webサイトへのアクセス数はどう推移するだろうか」。ビジネスにおけるあらゆる計画は、未来の予測の上に成り立っています。この「予測」の精度を、勘や経験だけに頼るのではなく、過去のデータに基づいて科学的に高めるための強力な手法が「時系列分析」です。この記事では、時系列分析の基本的な概念から、その構成要素、具体的な手法、そしてビジネスにおける活用例までを体系的に解説します。

時系列分析とは？

時系列分析とは、時間の経過とともに記録されたデータ（時系列データ）を分析し、そのデータに潜む規則性やパターンを見つけ出し、将来の値を予測するための統計的な手法です。

ここでの「時系列データ」とは、株価、気温、店舗の売上、Webサイトのアクセス数など、「一定の間隔で、時間の経過順に記録された」あらゆるデータを指します。

時系列データを構成する4つの変動要素

時系列データは、一般的に以下の4つの変動要素が合成されたものと考えられています。時系列分析の第一歩は、データをこれらの要素に分解し、それぞれの特徴を理解することです。

傾向変動（Trend）
- データが長期的に増加または減少していく、大きな方向性のことです。例えば、企業の長期的な成長に伴う売上の右肩上がりの推移などがこれにあたります。
循環変動（Cycle）
- 景気循環のように、数年を周期として繰り返される、周期的な変動のことです。好景気や不景気に伴う売上の変動などが該当します。
季節変動（Season）
- 1年や1週間、1日といった、より短い期間の中で、特定の季節や曜日に応じて周期的に繰り返される変動です。例えば、夏に売上が伸びる清涼飲料水や、週末にアクセスが増えるレジャー施設のWebサイトなどが挙げられます。
不規則変動（Irregular）
- 上記3つでは説明できない、突発的かつ偶発的に発生する予測不能な変動です。例えば、自然災害や突発的なイベント、競合のキャンペーンによる影響などが含まれます。

時系列分析の具体的な手法

時系列分析には様々なモデルや手法が存在します。ここでは代表的なものをいくつか紹介します。

移動平均法
- 過去の一定期間のデータの平均値を計算し、それを少しずつずらしていくことで、短期的な不規則な変動をならし（平滑化し）、全体の傾向を捉えやすくする基本的な手法です。
指数平滑法
- 移動平均法を発展させたもので、過去のデータ全てを均等に扱うのではなく、「直近のデータに、より大きな重み」を置いて将来を予測するモデルです。
ARIMAモデル（自己回帰和分移動平均モデル）
- 過去の自身のデータ（自己回帰）と、過去の予測誤差（移動平均）の両方を考慮して、将来を予測する、より高度で強力な統計モデルの一つです。

ビジネスにおける時系列分析の活用例

時系列分析は、ビジネスの様々な場面で、データに基づいた意思決定を支援します。

需要・売上予測
- 過去の販売実績データを分析し、将来の製品需要や売上を予測します。これにより、適切な在庫管理や生産計画、人員配置が可能になります。
財務・株価予測
- 企業の過去の財務データや株価の推移を分析し、将来の業績や株価のトレンドを予測します。
異常検知
- 工場のセンサーデータやサーバーのアクセスログなどを時系列で監視し、「普段と異なるパターン」を検知することで、設備の故障やサイバー攻撃の兆候を早期に発見します。

まとめ

時系列分析は、過去のデータという「事実」から未来を読み解くための、羅針盤のような存在です。データの背景にある傾向変動や季節変動といったパターンを正しく理解し、適切な分析モデルを用いることで、予測の精度は飛躍的に高まります。変化の激しい時代において、データに基づいた未来予測の能力は、企業の競争力を左右する重要なスキルと言えるでしょう。

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まとめ

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