時系列分析とは？
― ARIMA・指数平滑で将来を予測する時系列解析

時間順序を持つデータを対象に、トレンドや季節性、周期性を捉えて将来を予測するための分析手法。売上・需要・来客数・株価・生体データなど幅広いデータに適用できます。

難易度：★★★ 想定読了：10分 最終更新 2026.05.17 監修：スマート・アナリティクス代表
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時系列分析とは

時間順序を持つデータを対象に、トレンドや季節性、周期性を捉えて将来を予測するための分析手法。売上・需要・来客数・株価・生体データなど幅広いデータに適用できます。

時系列分析で分かること

  • 長期的な傾向（トレンド）の有無
  • 季節変動・周期性の把握
  • 将来値の予測と信頼区間
  • 外生変数（祝日・キャンペーン等）の効果

時系列分析の主な種類

手法概要
指数平滑（単純／Holt／Holt-Winters）直近データを重視する短期予測
ARIMA自己回帰・差分・移動平均を組合せた古典モデル
季節調整季節変動を分離して原系列を見る
状態空間モデル潜在状態を介する柔軟な時系列モデル

研究・ビジネスでの利用シーン

需要予測

小売・EC

週次／月次の販売実績から需要を予測し、発注計画に活用します。

経済指標予測

金融

GDP・金利などのマクロ指標をARIMAで予測し、投資判断に活用します。

需要予測

公益事業

電力・水道需要を季節調整モデルで予測し、供給計画を立案します。

SPSSで実施する場合の製品選定

時系列分析をSPSSで実施する際に必要となる製品とオプションを整理します。

分析内容対応製品備考
指数平滑法IBM SPSS Forecasting短期予測
ARIMAモデルIBM SPSS Forecasting自己相関を考慮
エキスパートモデラーIBM SPSS Forecasting自動モデル選択
予測区間の算出IBM SPSS Forecasting不確実性評価

分析時の注意点

  • 等間隔で観測されたデータであることを確認する
  • 外れ値・欠損値の影響を事前に検討する
  • 短期予測と長期予測を混同しない
  • 構造変化（イベント影響）の確認が必要

時系列分析の進め方、専門家がサポートします

分析設計の段階から、結果解釈・論文記述まで——研究テーマに応じてご相談いただけます。
必要なSPSS製品の構成もあわせてご提案します。

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よくあるご質問

Q.ARIMAと指数平滑どちらが良い？
短期予測かつ季節性を含むデータならHolt-Winters、自己相関構造が明確ならARIMA、選択に迷う場合はエキスパートモデラーが自動選択します。
Q.どれくらいのデータが必要？
ARIMAは最低50観測値、季節性を扱う場合は2〜3周期分以上が推奨されます。
Q.外生変数を入れた予測は？
ARIMAX（ARIMA+外生変数）として実行できます。祝日・販促・気温などの影響を考慮した予測が可能です。

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