Prediction Oneに時系列予測機能が追加！【試してみた】

Prediction Oneとは？

ソフトウェア概要は、以前投稿した以下記事の通りです。

繰り返しになりますが、『Prediction One』はSONY製のソフトウェアで、ソニーネットワークコミュニケーションズがサービス化し、2019年6月に無償提供を開始しました。

有償化の予定があるそうですが、2020年1月現在は無償で色々と試すことができます。

お手軽に様々な予測ができてとても便利なソフトウェアですが、この度（1月15日）、最新のアップデートで時系列予測が追加されたとのこと。早速試します。

先述の記事にも記載の通りですが、こちらにアクセスし、「今すぐ始める」というところをクリックします。フォームに必要事項を記入し、「お申込み」をクリック！

登録メールアドレスにメールが届きますので、ダウンロードページに飛び、ソフトウェアをダウンロード・インストールしましょう！

時系列分析ということで、Facebook製の時系列予測ライブラリ『Prophet』のお試しのときに使った東京の平均気温10年分のデータを使いましょう。気象庁のＨＰで誰でも入手できます。

ちょこっと加工してデータの中身は以下のような感じ。

ファイルとしては、日付と平均気温がカンマ区切りで並んでいるだけのCSVでOKです。

ちなみに、『Prophet』のお試し記事は以下の通り。よろしければ、あわせてご覧ください。

さて、いよいよ学習をしてみます。

まずはアプリを起動し、新規プロジェクト作成。

左上の[新規モデル作成]ボタンをクリック。

ウィンドウが開くので、学習データを指定しましょう。

続いてモデル設定。

予測ターゲットは今回ですと[y]（平均気温）。予測タイプは[数値予測]とし、[時系列予測モードを使用]にチェックを入れましょう。

予測範囲を設定できますが、今回は30日先まで予測できるモデルを作ります。

[学習と評価を実行]ボタンをクリックすると、学習が始まります。

学習にかかる時間はマシンスペックにもよりますが、今回のようなレベルであれば、数分もあれば完了します。

今回の予測精度レベルは★4となりました。

[精度評価の詳細]では、より詳しい結果を見ることができます。

また、A～Eそれぞれのパターンにおける予測値と実績値のグラフを参照できます。

わりと季節ごとのトレンドを掴めていていい感じだと思います。

[N日先を予測した場合]のNの数字が大きいほど予測が難しくなるので、誤差が出やすくなります。

理由は以下の通りです。

さて、ここからは予測。今回は学習データの向こう1ヶ月間について予測します。

[予測]タブより[新規予測]をクリック。

予測データを自動生成してくれるみたいですが、今回は答え合わせもしたいので、データ指定のほうでいきます。

予測は一瞬で終わります。予測結果はCSVで保存可能。

せっかくなので、Excelで答え合わせ結果をグラフにしてみます。

誤差中央値は2.01、誤差平均値は1.99でした。そこそこいい線いきますね。

今回は、Prediction Oneの時系列予測機能を試しました。

既存機能と同様、データの前処理などの作業が不要で、簡単・お手軽に予測できるところがとても良いと思います。

公式にて用意されているチュートリアルにもあるように、来客数予測や出荷数予測など、ある程度周期性があり、トレンドを掴みたい場合の予測に向いていますね。

それでは、また次回！

平成生まれのアラサー文系ぽんこつシステムエンジニア。
エンジニアらしく技術系の記事を書いたり、全く関係ない記事を書いたり、まったりやっていきたいです。

AI（人工知能）、デジタルマーケティング、DX、Office365活用、ガジェットなどに興味があります。