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時系列分析とは、時間の経過とともに変化していくデータを蓄積し、その内容を分析すること。分析を通じて一定のパターンを見つけ出し、将来も同じようなパターンが起こり得るという仮定のもと、対象となる分野の将来予測に役立てます。
時系列分析は、企業活動のあらゆる現場で活用されています。たとえば、セブンイレブンでは、AIが時系列分析を用いて加工食品の発注を代行し、発注量の最適化を図る試みが行われています。
以下、時系列分析のメリット・デメリットを見てみましょう。
世の中には、時間の経過とともに似たような変化パターンを現す事象がたくさんあります。簡単な例で言えば、「お昼が近づくとコンビニの弁当がたくさん売れる」「2月に入るとチョコレートの需要が増える」「秋になると台風が多い」などです。
それらの変化パターンをあらかじめ把握することで、企業活動を始めとした様々な分野の将来予測を打ち立てることができる点が、時系列分析のメリットです。
時系列分析で得られた将来予測は、必ず的中するわけではありません。予測が外れ、企業活動等に大きなダメージがもたらされるリスクもあるため、様々な分析・予測と併用して時系列分析を行うことが望ましいでしょう。
なお、データの蓄積量が少ない場合には予測の確度が下がることにも注意しなければなりません。
時系列分析の種類として、次の4つを簡単に確認しておきましょう。
ARとは「AutoRegressive/自己回帰」の略。過去の時刻データ（t-k/過去の自分のデータ）を説明変数とし、ある時刻のデータ（t）を回帰するモデルです。
MAとは「moving average/移動平均」の略。過去の時刻での誤差項を用い、ある時刻のデータを表現することができます。
ARMAとは「Autoregressive integrated moving average/自己回帰移動平均」の略。ARモデルとMAモデルをハイブリッドしたモデルです。
ARIMAとは「Autoregressive Integrated and Moving Average/自己回帰和分移動平均」の略。データの中のある点とその直近の点との関係性を分析し、その関係性が将来的にも起こりうるとの仮定の中で、将来を予測するモデルです。
時系列分析の概要や種類をご紹介しました。
マークシートサービスを行っている会社の中には、アンケートの実施から時系列分析までの全ての工程を代行している会社があります。時系列分析を難しいと感じた方や、分析している時間がない方などは、それらマークシート会社のサービスの利用を検討してみてはいかがでしょうか？
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