2025年6月– date –

大量にスキャンされた設計図や技術資料の中から、特定のマークやロゴが含まれているものだけを自動で選別したい。こうしたニーズは、古い図面の整理やドキュメントの分類など、現場業務でしばしば発生します。 このような「画像内に特定の要素が含まれてい...

ビジネスや科学、日常生活のあらゆる場面で、私たちは時間の経過とともに変化するデータに囲まれています。株価の変動、気温の推移、Webサイトへのアクセス数、工場の生産量など、これらはすべて「時系列データ」と呼ばれます。そして、この時系列データに...

LSTMは、時系列データの長期依存性を捉えられる特殊なリカレントニューラルネットワーク（RNN）であり、従来のARIMAや指数平滑法では難しい非線形かつ複雑なパターンの予測に強みがあります。 本記事では、ディープラーニングの代表的な時系列解析手法であ...

時系列データには、トレンド（傾向）や季節性（周期的な変動）など、複雑なパターンが含まれることが少なくありません。こうした特徴を捉えるために、より高度なモデルが必要になる場面も多いでしょう。 そこで登場するのが SARIMA（季節調整付きARIMA）モ...

Prophetは、季節性や休日効果など複雑な時系列パターンを簡単に扱えるのが強みで、ビジネス現場での需要予測や異常検知に幅広く利用されています。Python初心者でも扱いやすい設計で、手軽に高精度な予測モデルを構築可能です。 本記事では、Facebookが開...

この記事では、過去のデータに重みをつけながら平均を取ることで、未来を予測したり異常を検知したりできる「指数平滑化法（Exponential Smoothing, ES）」について、Pythonコード付きでわかりやすく解説します。 「時系列分析に興味はあるけど、ARIMA や ...

時系列データ分析の基本にして、もっとも直感的な手法のひとつが「移動平均（Moving Average、MA）」です。過去のデータを一定期間で平均化し、トレンドや周期性、ノイズを滑らかに見せるこの手法は、予測や異常検知の第一歩として幅広く活用されています...

製造業や品質管理の現場では、「いつ機械が故障するのか？」を予測することが重要です。その答えを導くために活用されるのがワイブル分布。これは、スマートフォンのバッテリー寿命や自動車部品の耐久性など、時間の経過に伴う故障の「ばらつき」を数学的...