予測

デジタル大辞泉

よ‐そく【予測】

読み方：よそく

［名］(スル)事の成り行きや結果を前もっておしはかること。また、その内容。「10年後の人口を—する」

流通用語辞典

予測

【英】prediction，forecasting

予測とは、一般に、あるデータに基づいて、未来における実現すると考えられる特定の変数の値を想定することをいう。予測は、期間の長短によって、長期予測と短期予測、予測値の指定の仕方によって点予測と地域予測、条件の有無によって、単純予測と条件予測などに区分される。

OR事典

予測

読み方：よそく
【英】：forecasting

概要

対象となる事象の将来の起こり得る事態について, データ分析により事前の推測を行うこと.

詳説

　将来を的確に見通すことができれば, 我々は常に最も適切な行動をとることができよう. 企業, 組織の行動においては, その目的達成や持続的発展に向け, 将来を先見することにより "先んずれば人を制する" ことが求められる. 予測はこのような適切な行動をとるための方針・計画の前提となるものである.

　予測とは, 対象となる事象の将来の起こり得る事態について, データ分析により事前の推測を行うことである. 実際の仕事や行動の場面に即して考えれば, 意思決定や行動に必要となる事前の情報分析, 政策分析, 情報の獲得行動の一つとして予測が実施される. すなわち, 与えられた制約や条件のもとで, 合理的な方法により対象にどのような結果が生ずるか, また何が起きるかを事前に定量的あるいは定性的に推測することである. 一般的には対象を計量可能なモデルとして表現し予測計算が行われる.

　予測の具体例としては需要予測, 販売予測, 経済予測, 人口予測, 気象予測, 技術予測, 未来予測など対象に応じて実にさまざまであり, それぞれに予測モデルが存在する. また, モデルは予測期間の長短により短期, 中期, 長期, 超長期予測モデルなどに分類されるが対象によって各期間の長さは異なる. 例えば, 経済予測では短期とは3ヶ月～1年前後とされるが, 電力の需要予測では短期は数分～30分先の予測から1ケ月先程度までをさすことが多い.

　予測モデルの構築に際しては, 物理的に対象の構造表現が確定している場合を除き, 対象の観測データから要因間の関係や内在する傾向やパターンを見つけ, 諸量を計算できる形のモデルとして表現しなければならない. モデルの作成方法にはいろいろな手法があるが, いずれのモデルにおいてもほとんどが必要なパラメータや外生的な条件などをデータから推定する必要がある. そうした推定には統計的な手法が採用されることから, 予測は統計学的観点からみれば, 推定されたモデルをもとに, 時間的, 空間的にまだ観測されていない範囲の状態を推定するという統計的推測の一応用と見なすこともできる.

　最近では, 伝統的な統計的予測に加え, コンピュータの活用により, 計量経済モデルやシステムダイナミックスモデルといった大掛かりなモデル予測, さらに, 膨大なデータベースから自動的にデータ間の構造や傾向を探し出す手法としてＡＩ, ニューラルネットワーク, データマイニングなどの手法も活用されている.

　その他の予測手法として, 技術予測や未来予測においてよく用いられるブレーンストーミングやデルファイ法といった直感的方法, 将来の目標を定めそれを達成する課題を分析する関連樹木法などの手法もある.

　予測の手順は基本的には, (a) 予測対象・目的の確認, (b) データ収集, (c) モデルの構築, (d) 予測計算, (e) 予測評価とまとめ, というステップからなる. これら各ステップについて, 考慮すべきポイントや特徴等は次の通りである.

　なお, 最近ではデータ収集から, モデル化, 予測計算, そして結果の集約までの一連の作業を自動化し, さらには開発者の判断がインタラクティブに行える予測支援システムが開発されている.

(1) 予測対象・目的の確認

　予測の対象, 範囲などをまず明らかにするとともに, 予測結果を与件にして他の目的に使うのか, 結果そのものを目標とするかなど, 利用目的を明確にしておくことが大切である. また, 予測をする側, 使う側の意識の違いを認識する必要がある. 予測をする側は一般に大きな誤差の容認を求める. 一方, 使う側は当然のことながらできるだけ小さい誤差を要求するが, 例えば収入計画や設備計画など立場の違いによリ誤差だけでなく結果そのものへの要求が異なることもある. しかし完全な予測は不可能であり, はずれてもそこにリスクの考え方を導入し, 余裕をもたせることが重要である. すなわち予測作業の結果得られる代替的な結果の事前情報は, 不確定な将来の行動の選択範囲を広げかつ余裕度をもたらすものなのである. このため, 予測誤差をどの程度見込むか, その損失はどの位かなどを事前に明らかにしておくことが望ましい.

(2) データ収集

　予測の対象や目的, 範囲などが確定すれば必要なデータが収集される. 新鮮かつ信頼性の高いデータや情報が必要なことは言うまでもない. このために日常からデータベースの整備, 開発が行われている. 最近では, 現場から直接オンラインでデータが収集されデータベースに取り込まれるシステムの開発も当たり前になってきており, インターネットなどを利用して, 内部のみならず外部データベースの利用も行われている.

(3) モデルの構築

　収集したデータをもとに対象の構造を論理的, 合理的に表現したモデルを作成する. 対象の構造や収集データによりモデルの作成手法を選択し, モデルを推定する. そして推定されたモデルのあてはまりの良さのテストを繰り返し行い, 最適なモデルが作成される. この過程で必要に応じデータの再収集や手法の変更まで行うこともある.

(4) 予測計算

　作成されたモデルを用いてさまざまな制約, 条件のもとでの予測シミュレーションを実施する. この段階においてもモデルのテストや修正が行われる.

(5) 予測評価とまとめ

　予測計算結果の評価と必要な再計算を行い, 必要な決定や計画策定をとりまとめる. とくに予測計算結果をもとに前提条件, モデルの構造, 結果の図表さらにはその評価を行い, 必要な行動や政策の提示までを分かりやすくまとめることが重要である.

　予測対象によって結果の使い方や認識が異なることからまとめ方にも工夫が必要である. 例えば, 経済予測は条件付きの事前推測と認識すべきであり, 予測をする際の政策や外生的条件が多くそれら与件をどのように見込むかで予測結果は大きく異なる. 予測結果を単に政府の政策目標として評価する場合もあれば, 結果から政策や外生条件の変化や変動に対する感度などを分析し, 前提とした与件が望ましいものかを評価, 判断することも多い. したがって, 結果のまとめに際してはこれらの情報が分かるようにすることが求められる.

「OR事典」の他の用語

予測：	ランダムウォーク  ロジスティックモデル  ロジットモデル  予測  季節調整法  弱定常過程  技術予測

ウィキペディア

予測

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予測

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2018/06/11 14:57 UTC 版)

「精神コマンド一覧」の記事における「予測」の解説

『OGS』で初登場。1ターンの間、敵全体の回避率を半減させる。ただし、相手が「ひらめき」を使っている場合はそちらが優先される。

予測

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/11/30 23:44 UTC 版)

「やまじ風」の記事における「予測」の解説

温帯低気圧の中心が東シナ海・朝鮮半島・日本海などに位置する時に発生しやすい。特に、台風の中心が四国や九州の西側を通ったり、日本海を通るような場合にやまじを併発し甚大な被害をもたらす事が多い。

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出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/03/31 20:56 UTC 版)

「未来」の記事における「予測」の解説

詳細は「予測」を参照 予測とはコントロールされていない状況からの帰結を推測する方法である。予測は天気予報・地震予知・交通計画・労働市場設計といった多くの分野で用いられる。未知の要素が存在するために予測にはリスクや不確実性がつきものである。 統計に基づく予測は横断的データや縦断的研究とともに時系列を用いる。計量経済学的予測法では変化するものに影響を与えうる要因を同定することが可能であると仮定される。要因がわかれば変数に影響する射影が復元でき、予測に用いられる。判断に用いる予測法はデルファイ法、scenario building、シミュレーションなどのように直感的な判断、推測、確率の推測といったものを結合させる。 予想(英: prediction)という語は予測(英: forecasting)と同様であるが未来に関する根拠のない主張も含むなどより一般的に用いられる。未来を予想するための体系的な研究は占星術、腸卜、占いのような実践とともに始まった。これらは皆、今日では疑似科学とみなされているが、あらかじめ未来を知りたいという人間の欲望から起こった。 未来学のような近代的な研究では技術や社会に関する予想がなされるが、より昔の実践では天気の予想のように科学的モデルや因果モデルの恩恵を受けている。未来を知るための認識方法の発展にもかかわらず、多くの自然的・社会的過程の不規則性・カオス性により未来を正確に予測することが困難であり続けている。

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出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/08/07 22:26 UTC 版)

「超知能」の記事における「予測」の解説

調査の対象となったAI研究者の大部分は、知能の領域において機械が最終的に人間に匹敵することは可能であると予測しているが、それが実現する時期について一致した見解はほとんど存在しない。2006年のAI@50（英語版）会議への出席者の18パーセントは、2056年までに機械が「学習を含む人類の知能が持つすべての特徴をシミュレート」できるようになると予想し、出席者の41パーセントはその目標の実現は2056年以降になると答えた。残りの41パーセントの出席者は、機械がそのマイルストーンに到達することは永遠にないと予測した。 もっとも頻繁に引用されるAI関連書籍の著者100人（2013年5月時点、マイクロソフト・アカデミック・サーチによる）を対象にした調査では、『世界規模の大惨事が起こらないと仮定した場合、「人間の職業のほとんどを典型的な人間と少なくとも同等にこなす」機械の実現は西暦何年までに達成されるか』という質問への回答において、10パーセントの確信での中央値（年）は2024（平均値2034、標準偏差33）であり、同様に50パーセントの確信では2050（平均値2072、標準偏差110）、90パーセントの確信では2070（平均値2168、標準偏差342）となった。これらの推計からは除外されたものの、1.2パーセントの調査対象者が「未来のどの時点でも、10パーセントの確信にも達しない」と回答した。同様に4.1パーセントの調査対象者が50パーセントの確信で「永遠に達成されない」と答え、16.5パーセントは90パーセントの確信で「永遠に達成されない」と回答した。一方、人間レベルの人工知能の完成から30年以内に人工超知能が発明される可能性についての質問において、調査対象者が回答した可能性の中央値は50パーセントだった。

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出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/02/13 02:50 UTC 版)

「電子ニュートリノ」の記事における「予測」の解説

1900年代初め、理論によりベータ崩壊によって特定のエネルギーを持った電子が放出されると予測された。しかし1914年、ジェームズ・チャドウィックは連続したスペクトルを持つことを示した。 1930年、ヴォルフガング・パウリは未発見の粒子がエネルギー、運動量、角運動量を持ち去っているという理論を提案した。 1930年12月4日、パウリはチューリヒのPhysical Institute of the Federal Institute of Technologyに宛てて有名な手紙を書き、その中でベータ崩壊における連続スペクトルの問題を解決するために電子ニュートリノの存在を提案した。この手紙の全文の翻訳はPhysics Today誌の1978年9月号で読むことができる。

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「2050年」の記事における「予測」の解説

国際連合大学「環境と人間の安全保障研究所」によると、世界的に洪水の被害が深刻化し、2050年には2004年の2倍に当たる約20億人が大洪水の危険にさらされる。 国立環境研究所等のチームは、南極上空でオゾン層の回復が進み、このころにはオゾンホールができなくなると予測している。 少子高齢化によりASEAN諸国にも高齢社会が到来する。 国連の世界人口推計2019年版（中位推計）では、地球の総人口が97億人に達する。その中でもインドの人口は16億6800万人となる。 公式ロボカップ開催（ロボットだけのサッカー）。 対策を講じなかった場合、海洋のプラスチックごみが魚の総量を超えるという試算がある。

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出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/02/15 00:09 UTC 版)

「ブロッキング (気象)」の記事における「予測」の解説

ブロッキング現象の予測は難しく、もたらされる異常気象は長期予報においては予報のずれの原因になる。

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出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/05/01 01:05 UTC 版)

「粒子状物質」の記事における「予測」の解説

九州大学応用力学研究所・東京大学大気海洋研究所・国立環境研究所 SPRINTARS「PM2.5予測・黄砂予測」 - エアロゾル粒子や黄砂の予測。試験公開。

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出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/05/07 07:58 UTC 版)

「インテリジェンス」の記事における「予測」の解説

予測的インテリジェンスは将来の状態や人の意図を予測する。例えば軍事分野のインテリジェンスでは敵の意図（英: intentions）と行動方策（英: courses of action; COAs）の予測が重視される。 予測的インテリジェンスは大きな価値を持つ一方、より難易度とリスクが大きい。予測は原理的に確定不可能であり、必要な情報の幅がより広く、情報の欠損・偽情報・早期警戒のパラドックスからより大きな影響を受けることに起因する。ゆえに適切な範囲でリスクを取り有用な予測的インテリジェンスを生成し、利用時にその特性を認識していることが求められる。また予測的インテリジェンスの事後評価は早期警戒のパラドックスによる困難さが伴う。

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出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/07/26 06:44 UTC 版)

「結合部位」の記事における「予測」の解説

タンパク質の結合部位の位置を予測するために、多くの計算ツールが開発されている。これらのツールは、配列に基づくものと構造に基づくものに大別される。配列に基づく手法は、結合部位などタンパク質の機能的に保存されている部分の配列が保存されていることを前提としている。構造に基づく方法は、タンパク質の三次元構造を必要とする。これらの方法は、鋳型に基づく方法とポケットに基づく方法に細分化される。鋳型に基づく方法では、標的タンパク質と結合部位が既知のタンパク質との三次元的な類似性を検索する。ポケットに基づく方法では、疎水性や水素結合能などの特徴を備え、リガンドを高い親和性で結合できる、標的タンパク質の凹面や埋もれたポケットを検索する。ここではポケットという用語が使われているが、同様の方法を使用して、より平面的なタンパク質-タンパク質相互作用で使用される結合部位を予測できる。

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出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2019/07/25 04:07 UTC 版)

「二次構造」の記事における「予測」の解説

「タンパク質構造予測」も参照 アミノ酸配列のみからタンパク質三次構造を予測することは非常に困難な問題であるが、より単純な二次構造の定義を用いることはより扱いやすい。 初期の二次構造予測の手法では3つの主要な状態、ヘリックス、シート、またはランダムコイルを予測することしかできなかった。これらの手法は個々のアミノ酸のヘリックスまたはシートを形成する傾向に基づいており、二次構造要素形成の自由エネルギーを推定するための規則を組み合わせられることもあった。このような手法が残基が3つの状態（ヘリックス/シート/コイル）のどれを取るかの予測精度は概して~60%であった。アミノ酸配列から二次構造を予測するために最初に広く用いられた手法はシュー–ファスマン法（英語版）であった。 精度の著しい上昇（~80%近くまで）は多重配列アラインメントを利用することによって成された。進化を通じてある位置（とその周辺、典型的には前後に~7残基）に存在するアミノ酸の完全な分布を知ることにより、その位置周辺の構造的傾向についてはるかに良い予想を立てることが可能になった。 例えば、あるタンパク質がある位置にグリシンを持つとすると、それ自体はその位置にランダムコイルが存在することを示唆する。しかし、多重配列アラインメントにより、数十億年近くの進化を経ている相同タンパク質の95%においてヘリックスに多く含まれるアミノ酸がその位置（と近傍）に存在することを明らかにするかもしれない。さらに、その位置と近傍における平均疎水性を調べることによって、同じアラインメントがαヘリックスと一致した残基の溶媒接触可能表面積（英語版）のパターンをも示唆するかもしれない。これらの事実は元のタンパク質のグリシンがランダムコイルではなくαヘリックス構造に含まれることを示唆する。ニューラルネットワーク、隠れマルコフモデル、サポートベクターマシンを含む数種類の手法が、利用可能な全データを組み合わせ上記の3種の二次構造を予測するために用いられている。現代的な予測手法は、全ての位置における予測に対する信頼性スコアも提供する。 二次構造予測手法は継続的に基準に従って評価された（例: EVA（英語版））。これらの試験に基づいた最も正確な手法は、PSIPRED（英語版）、SAM、PORTER、PROF、SABLEであった。改善のための根本的な領域はβ鎖の予測と考えられている。β鎖と確信を持って予測される残基についての精度は高いが、これらの手法は一部のβ鎖領域を見落としがちである（偽陰性）。PDB構造に対して二次構造クラス（ヘリックス/ストランド/コイル）を割り当てる標準手法（DSSPで割り当てられ、この二次構造に対する予測精度が評価される）の特異性のため、全体の予測精度には~90%の上限がありそうである。 最も単純なホモロジーモデリングの場合を除いて、正確な二次構造予測は三次構造の予測において鍵となる要素である。例えば、明確に予測された6つの二次構造要素のパターンβαββαβはフェレドキシン折り畳み構造の特徴である。

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出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2011/08/17 16:27 UTC 版)

「アンサンブルカルマンフィルタ」の記事における「予測」の解説

アンサンブルメンバーをシミュレーションモデルに基づいて更新し、予測分布のアンサンブルを得る。すなわち、以下の式が得られる。

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出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/10/12 06:58 UTC 版)

「2100年」の記事における「予測」の解説

「2100年代#予定・予測される主な出来事」および「21世紀#21世紀に関する予測」も参照 2100年は21世紀最終年であり区切りがよいため、この年を目安にした様々な予測が出されている。 この頃の世界人口は約110億人となる（国際連合経済社会局による「世界人口推計2019年版」の中位推計値）。 日本の人口は様々な推計により1億人を割ると予測されている。主な推計は以下のとおり。国連の予測：9,100万人前後（2010年の中位推計）、7,500万人前後（2019年の中位推計） 日本政府の予測：6,400万人前後（2002年の中位推計）、4,800万人前後（2006年の中位推計）「日本の人口統計」も参照 この頃、ポラリス（現在の北極星）が最も天の北極に近づく（最接近は2102年頃と予測される）。 この頃には、沈没したタイタニック号が腐食により自重に耐えられず崩壊する見込み。 グレゴリオ暦（現代の暦）とユリウス暦（旧暦）のずれが14日に広がる。グレゴリオ暦2月28日は、ユリウス暦では2月15日である（13日のずれ）。グレゴリオ暦3月1日〜3月14日は、ユリウス暦2月16日〜2月29日に相当する。グレゴリオ暦3月15日は、ユリウス暦では3月1日である（14日のずれ）。

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出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/08/11 00:08 UTC 版)

「2040年」の記事における「予測」の解説

アメリカ大気研究センターは、早ければ2040年にも、夏の北極海に氷がほとんどなくなる可能性があるという研究成果を発表している。 日本では2009年ごろから普及した一般住宅向けのソーラーパネルが寿命を迎え、2022年の200倍となる年間80万トン前後が廃棄されるとの予測がある。

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出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/05/14 07:19 UTC 版)

「太陽極大期」の記事における「予測」の解説

未来の太陽極大期の時期と強さの予測は非常に難しい。最近の太陽極大期は2000年で、2006年にアメリカ航空宇宙局は、1958年以来最も強い太陽極大期が2010年か2011年に来ると予測した。しかしより最近の予測では、次の太陽極大期は2013年秋で、1906年以来最も弱い太陽極大期になるというものである。

Wiktionary日本語版（日本語カテゴリ）

予測

出典:『Wiktionary』 (2021/11/03 04:16 UTC 版)

名詞

予 測（よそく）

1. 将来のことを前もって推測すること。
2. 将来のことを前もって推測した内容。

関連語

• 推測

動詞

活用

Weblio日本語例文用例辞書

「予測」の例文・使い方・用例・文例

• その経営者は20%の減益を予測した
• 我々の予測が必ずしも的中するとは限らない
• 農産物は５％値段が上げられるだろうと予測されている
• 経済成長予測
• 予測された危険
• 皆その馬が３着以内に入ると予測した
• 未来は決して予測できないということだ
• 経済専門家たちは、同社の大分工場の再開と、「九州セラミックス中国」の立ち上げによって、同社が遅くとも3月の最終会計四半期までに完全に立ち直るだろうと予測している。
• 買収が完了すれば、株の動きはさらによくなると予測されています。
• 火山学者たちが噴火の日を予測するのに成功した。
• 犯罪の予測可能性
• その予測不可能性のために地震は深刻な被害をもたらした。
• 当時、予測ツールは今日ほど良くなかった。
• ランチェスターの法則は第1次大戦において空中戦の結果を予測するために生み出され、後にランチェスター戦略としてマーケティング戦略に応用された。
• 現行の世界的経済情勢により、ヒストリカルボラティリティは企業の株価を予測できることもあるし、できないこともある。
• 頻繁に美術として取り上げられるフラクタル理論は、株式市場動向を予測するのに利用できるとの主張がある。
• 会社が貸倒引当金繰入をした時、明確な勘定を知らなくても、一部の勘定が回収不能になるだろうと予測していた。
• 株式相場の短期的動向を予測するには、25日移動平均線が最も基本的な基準の一つです。
• マーティンが発明したアルゴリズムは、株価の変動によってオプション価格がどれくらい変化するかを予測することができる。
• 行使率は発行会社の予測をはるかに下回った。