時系列モデル｜科目A-1（応用情報技術者） 令和7年 春期午前試験 問74
出典：令和7年春期 午前 問74
分野：企業活動 ／ 業務分析・データ利活用
様々な需要予測モデルのもととなっている時系列モデルに関する記述として，適切なものはどれか。
- ア：移動平均法では，平均する期間を長くするほど，短期的な需要の変化の影響が大きくなる。
- イ：移動平均法は，長期的な需要のトレンドを把握するのには向かないが，直近の需要の変化を把握するのには向いている。
- ウ：指数平滑法では，平滑化定数の値が0%に近いほど直前の実績値を重視し，100%に近いほど過去の実績値を重視する
- エ：指数平滑法は，過去の実績値よりも直近の実績値を用いるほど予測の精度が向上すると考えられる場合に有効な手法である。
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まず押さえたいこと
指数平滑法は、過去の実績値をすべて同じ重みで扱うのではなく、直近の実績値ほど大きな重みを付けて予測する手法です。そのため、最近の需要動向が今後にも強く影響すると考えられる場合に適しています。
迷ったときの判断軸
移動平均法では、平均期間を長くするほど短期的な変動がならされ、長期的な傾向を捉えやすくなります。指数平滑法の平滑化定数は、100%に近いほど直近の実績値を重視し、0%に近いほど過去の予測値の影響が強くなります。
科目Bにつなげるために
特にプロフェッショナルデジタルスキル（データ・AI）試験合格を目指す方は、需要が安定している場合は平滑化を強め、直近の変化を早く反映したい場合は平滑化定数を大きくするという判断軸を押さえましょう。時系列予測モデルの選択や精度評価につながります。
時系列モデルは、時間の流れに沿って並んだデータを使い、今後の値を予測するための方法です。
たとえば、売上、気温、株価、Webサイトのアクセス数などは、日ごと、月ごと、年ごとに変化します。このような「時間の順番が意味を持つデータ」を扱うときに、時系列モデルを使います。
代表的な時系列モデルには、移動平均法、指数平滑法、ARモデル、MAモデル、ARIMAモデルなどがあります。試験対策では、まず移動平均法と指数平滑法の考え方を押さえると分かりやすいです。
移動平均法は、過去数回分のデータを単純に平均する方法です。たとえば、過去3日間の売上が 90、120、150 だった場合、3日間の移動平均は次のようになります。
予測値 = （90 + 120 + 150）÷ 3 = 120
この方法では、1日だけ売上が大きく上下しても、平均を取ることで変動をなだらかにできます。
指数平滑法は、直近の実績値をより重視して予測する方法です。たとえば、平滑化定数 α = 0.3、前回の予測値 = 100、今回の実績値 = 140 の場合、次回の予測値は次のようになります。
予測値 = 140 × 0.3 + 100 × （1 - 0.3） = 42 + 70 = 112
平滑化定数αが大きいほど、直近の実績値を強く反映します。反対に、αが小さいほど、過去の予測値を重視するため、変化がゆるやかになります。
つまり時系列モデルは、「過去から現在までのデータの流れを見て、将来の値を予測する方法」です。移動平均法は「直近の平均でならす」、指数平滑法は「直近の実績を重めに見る」と整理すると分かりやすいです。
したがって、エが適切です。
❌他選択肢が誤りの理由ア：移動平均法では，平均する期間を長くするほど，短期的な需要の変化の影響が大きくなる。
⇒平均する期間を長くすると、短期的な変動は平均化され、その影響が小さくなります。反対に、期間を短くすると直近の変化が強く反映されます。
イ：移動平均法は，長期的な需要のトレンドを把握するのには向かないが，直近の需要の変化を把握するのには向いている。
⇒移動平均法は、短期的な変動を平滑化して、全体的な傾向を把握するために用います。平均する期間によっては、直近の急な変化への反応が遅くなります。
ウ：指数平滑法では，平滑化定数の値が0%に近いほど直前の実績値を重視し，100%に近いほど過去の実績値を重視する。
⇒関係が逆です。平滑化定数が100%に近いほど直近の実績値を重視し、0%に近いほど過去からの傾向を重視します。