🔖 キーワード索引 — 完全強化版

「ARIMA」を理解するうえで必要なキーワードを 10 件以上提示します。 各チップから対応セクションへ移動できます。

30 秒結論 文脈 直感 数式 記号読み解き 実値計算 Python 実装 落とし穴 関連手法 関連用語 グループ教材 概念マップ

🎨 直感で掴む — 完全強化版

ARIMA を一言でいえば「北海道の人口 A1101 の年次推移（2012-2023）に ARIMA を適用」。 47 都道府県という小さな母集団でも、 SSDSE-B-2026 の A1101 列に注目すると、 大都市圏と地方の差・人口規模に伴う相対比較など、 様々なパターンが見えてきます。

比喩でいうと、 ARIMA はデータ分析の「眼鏡」のようなもの。 同じデータでも眼鏡を変えれば、 平均（中心）・分散（ばらつき）・相関（連動）・因果（影響）と、 異なる情報が浮かび上がります。 SSDSE-B-2026 を題材に、 この眼鏡をかけてみるのが本ページの狙いです。

• 具体例 1：47 都道府県の A1101 の中央値 ± 四分位を見ると、 規模感が掴める。
• 具体例 2：A1101 と組み合わせて散布図にすると、 群構造が見える。
• 具体例 3：政令指定都市の有無で群分けすると、 介入研究の素材になる。

🎨 補講：ARIMA が「効くケース・効かないケース」を SSDSE で検証

ARIMA は万能ではありません。 SSDSE-B-2026 を題材に、 ARIMA が良く効くケースと、 失敗するケースを並べて検証します。 「いつ使うべきで、 いつ別の手法に切り替えるか」を体感で覚えてもらうのが目的。

📊 ケース 1：滑らかな人口時系列（東京）→ ARIMA OK

東京の人口は緩やかなトレンド + 微小ノイズ。 ARIMA(1,1,1) で MAPE 0.3% 程度の高精度が出る。 構造変化（コロナ）も振幅が小さいため吸収可能。

📊 ケース 2：急変する出生数 → ARIMA は遅れる

出生数は近年急減（少子化加速）。 ARIMA は「過去の平均的なペース」で予測するため、 急変期に過大評価しがち。 外生変数（死亡数 A4200）を SARIMAX で追加するのが定石。

🐍 Python 実装 15：東京の出生数を ARIMA vs SARIMAX で比較

🎯 このコードでやること：東京都の出生数（A4101）を ARIMA 単体と、 死亡数（A4200）を外生変数に加えた SARIMAX で予測し、 MAE を比較する。

📥 入力データ：tokyo の A4101（出生数）と A4200（死亡数）。

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import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX

df = pd.read_csv('data/raw/SSDSE-B-2026.csv', encoding='cp932', skiprows=[1])
df = df.rename(columns={'SSDSE-B-2026': 'year', 'Prefecture': 'pref'})
tokyo = df[df['pref'] == '東京都'].sort_values('year').set_index('year')

# 推定は万人単位で行う（人単位のままだと最適化が初期値付近で止まり、係数が別物になる）
y = tokyo['A4101'] / 10000     # 出生数（万人）
x = tokyo[['A4200']] / 10000   # 死亡数（万人）

test = y.index[-5:]
err_a, err_x = [], []
for yr in test:
    ty, tx = y.loc[:yr-1], x.loc[:yr-1]
    err_a.append(y.loc[yr] - ARIMA(ty, order=(1,1,1)).fit().forecast(1).iloc[0])
    err_x.append(y.loc[yr] - SARIMAX(ty, order=(1,1,1), exog=tx).fit(disp=False).forecast(1, exog=x.loc[[yr]]).iloc[0])
print(f"ARIMA   MAE = {np.mean(np.abs(err_a)) * 10000:,.0f} 人")
print(f"SARIMAX MAE = {np.mean(np.abs(err_x)) * 10000:,.0f} 人")

📤 実行すると次の出力が得られる：

💬 結果の読み方：出生数・死亡数を万人単位にそろえて推定すると、死亡数を外生変数に加えた SARIMAX の MAE は 2,962 人で、ARIMA 単体の 2,218 人より約 34% 大きくむしろ悪化した。東京の出生数は 2015 年の 113,194 人から 2023 年の 86,348 人へ減り続ける一方、死亡数は 2021 年の 127,649 人から 2022 年に 139,264 人へ跳ねており、出生と直接関係しないこうした動きが、外生変数を通して出生の予測に入り込む。12 点の系列では外生変数の係数も不安定で、さらに「未来の死亡数」自体を予測しないと使えないという運用上の難点もある。

📝 より正確な分析：実データ (東京都, 出生数 A4101 を死亡数 A4200 で説明, 万人単位で推定, 直近 5 年 walk-forward) で再計算すると、 ARIMA MAE=2,218 人、 SARIMAX(+死亡数) MAE=2,962 人でSARIMAX の方が誤差が大きい。 わずか 12 点の系列に外生変数を足すと自由度を消費し、 かえって予測が不安定になる典型例。 外生変数の有効性は必ず検証データで確認し、 改善が見られない場合はより単純な ARIMA を採るのが妥当。

📊 ケース 3：構造変化（コロナ） → 介入変数で対処

2020〜2022 のコロナ期は東京人口が一時減少。 ARIMA は構造変化を吸収しきれず、 残差が偏る。 「2020-2022 に 1 を立てる dummy」を SARIMAX の exog に入れると吸収できる。

🐍 Python 実装 16：介入変数（コロナダミー）で構造変化を吸収

🎯 このコードでやること：東京人口に「2020-2022 期間ダミー」を外生変数として加え、 コロナ影響を明示的にモデル化。

📥 入力データ：tokyo シリーズ + コロナ期間ダミー。

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import pandas as pd
from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX

df = pd.read_csv('data/raw/SSDSE-B-2026.csv', encoding='cp932', skiprows=[1])
df = df.rename(columns={'SSDSE-B-2026': 'year', 'Prefecture': 'pref'})
tokyo = df[df['pref'] == '東京都'][['year', 'A1101']].sort_values('year').set_index('year')['A1101']
# 万人単位にそろえる（人単位のままだと最適化が初期値から動かず、covid 係数が初期値のまま出てくる）
tokyo = tokyo / 10000

# コロナ期間ダミー（2020-2022 で 1、 その他 0）
covid = pd.Series((tokyo.index >= 2020) & (tokyo.index <= 2022), index=tokyo.index, name='covid').astype(int)

m = SARIMAX(tokyo, order=(1,1,1), exog=covid).fit(disp=False)
print(m.summary().tables[1])
print(f"covid 係数 = {m.params['covid'] * 10000:,.0f} 人（2020-2022 の水準のずれ）")

📤 実行すると次の出力が得られる：

💬 結果の読み方：covid 係数は +1.35 万人（13,494 人）で、p=0.707、95% 区間 −5.70〜8.40 万人と 0 を大きくまたぐ。d=1 のモデルに入れたダミーは「2020〜2022 年の水準のずれ」を表すが、12 点・ダミー 3 年ではずれの向きすら決められない。ma.L1=0.9993 が可逆性の境界に張り付き、標準誤差が 326.6 と発散しているのも、点の数に対してパラメータが多すぎるしるし。人単位のまま当てると covid 係数が初期値 −3,703 から動かず、標準誤差 3.8e-09 という「精密すぎる」値が出るので、桁をそろえてから推定する。

⚠️ ケース別の選び方

• 滑らかなトレンド + 弱い周期 → ARIMA / ETS
• 明確な季節性（月次・週次） → SARIMA / Prophet
• 説明変数あり → SARIMAX / ARIMAX
• 急変・構造変化 → 介入変数 + SARIMAX or 区間分割
• 非線形・複雑な交互作用 → XGBoost (lag features) / LSTM
• マルチ系列の共動き → VAR / VECM / DeepAR

🎨 補講：ARIMA の歴史と Box-Jenkins 法

ARIMA は 1970 年に George Box と Gwilym Jenkins が著書 "Time Series Analysis: Forecasting and Control" で体系化した手法です。 「Box-Jenkins 法」と呼ばれる 4 ステップが今でも実務の標準フローです。

50 年以上前の手法ですが、 現代の auto_arima や Prophet も骨格はこの 4 ステップに従います。 教科書的に古い印象がありますが、 「定常性 → 残差診断 → 信頼区間」という思考の枠組みは時系列分析の 共通言語として今も生きています。

📚 関連書籍（Further Reading）

• Box, Jenkins, Reinsel (2015) "Time Series Analysis" — 原典・改訂版
• Hyndman & Athanasopoulos (2021) "Forecasting: Principles and Practice" — 無料 Web 教科書
• Brockwell & Davis "Introduction to Time Series and Forecasting" — 大学院レベル
• 沖本竜義 『経済・ファイナンスデータの計量時系列分析』 — 日本語の定番

🎨 概念図で押さえる

ARIMA の3 要素 (p,d,q) と差分の効果を、 3 点の SVG で把握する。

図1 ARIMA(p,d,q) の役割分担

AR=過去値の重ね合わせ、 I=差分でトレンド除去、 MA=過去誤差を補正。

図2 差分前後の系列イメージ

トレンドのある系列を 1 階差分すると平均が一定に → ARMA を適用可能。

図3 ACF/PACF による次数の見方

ACF がゆっくり減衰し PACF が lag1 のみ → AR(1)。 逆パターンは MA。

📝 理解度チェック

1. ARIMA(p,d,q) の d は何回差分を取るかを指定する。 d=1 でも非定常なら？ （答：d=2 を検討）
2. ARIMA は定常な系列にしか直接適用できない。 トレンドがあれば最初に何をする？ （答：差分を取る）
3. 季節性のある月次データには ARIMA より何を使うべき？ （答：SARIMA）
4. AIC が小さくても、 残差に自己相関が残っている場合は？ （答：モデル不十分→次数を見直す）
5. ARIMA で長期予測の信頼区間はどう変化する？ （答：予測ホライズンが伸びるほど急速に広がる）

🎨 概念図で押さえる（ARIMA を視覚で理解）

ARIMA は AR（自己回帰）・I（差分）・MA（移動平均）の 3 要素から時系列を予測するモデルです。 以下 3 点の概念図で「差分による定常化」「ACF/PACF 形状からの次数選定」「予測区間の発散」を視覚的に整理します。

図A: I（差分）の効果 — 非定常から定常へ

→ ARIMA の "I"（積分；実は差分）は、 トレンドを取り除いて系列を定常化する操作です。 原系列が右肩上がりでも、 隣接時点の差を取れば変化量は平均ゼロ周りで安定し、 AR/MA モデルが適用可能になります。 差分次数 d は ADF 検定で 0.05 未満を達成する最小値を選びます（通常 d=0,1,2）。

図B: ACF / PACF パターンによる次数 (p, q) の同定

→ AR(p) は PACF が lag p で切断、 ACF が減衰。 MA(q) は ACF が lag q で切断、 PACF が減衰。 この対称性が ARMA 次数同定の核心です。 ARIMA(p,d,q) では、 まず d 階差分で定常化した後、 残差の ACF/PACF を観察して p, q を決定します。 実務では auto_arima 等で AIC/BIC 最小化を行うのが定石です。

図C: 予測区間の発散と季節 ARIMA

→ ARIMA の点予測（赤実線）は学習区間の最終値からトレンドを外挿しますが、 95% 信頼区間（薄赤）はホライズンが伸びるほど急速に拡大します。 これは将来のショックの分散が累積するため理論的に避けられません。 長期予測の信頼性は限定的であり、 季節性（年周期・週周期）が強いデータには SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)s を使うのが標準的選択です。

📐 数式または定義 — 完全強化版

ARIMA の代表的な定義式は次のとおりです。

ここで使われる記号や演算の意味は次節で言葉に翻訳します。

arima の定義や代表的な数式を以下に示す。 数式の各記号の意味は次節で言葉に翻訳する。

arima は文脈に応じて複数の定式化があるが、 教育目的では最も基本的な形を抑えることが重要。 具体的な値での計算例は後続セクションを参照。

$$\text{arima}: f(\mathbf{X}, \boldsymbol{\theta}) \to y$$

記号の対応はこうです。 $y_t$ は時点 $t$ の観測値（本ページなら 47 都道府県の年次人口）、 $\varepsilon_t$ はその時点で新しく入ってきたショック（ホワイトノイズ）。 $L$（または $B$）はラグ演算子で、 $L y_t = y_{t-1}$、 $L^2 y_t = y_{t-2}$ と 1 期ずつ過去へずらす記号です。 $(1-L)^d$ は $d$ 階の差分で、 $d=1$ なら $y_t - y_{t-1}$＝前年差。 $\phi(L)$ は AR 部分の多項式（過去の値をどう引きずるか）、 $\theta(L)$ は MA 部分の多項式（過去のショックをどう引きずるか）です。 ARIMA(p,d,q) の 3 つの数字は、 順に $\phi$ の次数・差分の回数・$\theta$ の次数を指します。

🔬 数式を言葉で読み解く — 完全強化版

数式の各記号を、日本語の意味に変換します。

• X, Y — 観測されたデータ系列（SSDSE-B-2026 の A1101, A1101 列など）
• n — 標本サイズ（47 都道府県データなら 47、 多年度パネルなら 47×年数）
• β, θ, α — 推定すべき未知パラメータ
• ε, u — 観測されない誤差項・撹乱項
• E[·] — 期待値（母集団平均）
• Cov, Var — 共分散・分散
• arg min — 「最小化するパラメータ」の意味
• L (ラグ演算子) — 時系列で 1 期前の値を返す操作

🔬 深掘り：ARIMA を「分解 + 数値 + コード」で完全理解する

ARIMA（AutoRegressive Integrated Moving Average）は AR (自己回帰) + I (差分積分) + MA (移動平均) の合成です。 ここでは SSDSE-B-2026 の都道府県人口時系列を題材に、 各構成要素を切り分けて、 実数値・実コードで深く解剖します。

🎨 直感：ARIMA は「過去の自分」と「過去の予測誤差」で未来を作る

📐 数式：ARIMA(p, d, q) の一般形

$$\phi(B)\, (1 - B)^d\, y_t = \theta(B)\, \varepsilon_t$$

$$\phi(B) = 1 - \phi_1 B - \phi_2 B^2 - \dots - \phi_p B^p, \quad \theta(B) = 1 + \theta_1 B + \theta_2 B^2 + \dots + \theta_q B^q$$

🔬 数式を言葉で読み解く

• $y_t$：時刻 $t$ の観測値（例：2023 年東京の人口）。
• $B$：バックシフト演算子（$B y_t = y_{t-1}$）。 「1 期前を見る」操作。
• $(1-B)^d$：$d$ 階差分。 $d=1$ なら $y_t - y_{t-1}$（前年比増加分）。
• $\phi(B)$：AR 多項式。 「過去 p 期との関係」の係数群。
• $\theta(B)$：MA 多項式。 「過去 q 期の予測誤差」の係数群。
• $\varepsilon_t$：時刻 $t$ のホワイトノイズ誤差（平均 0、 分散 $\sigma^2$）。
• 含意：「差分を取って定常化した系列」を「AR と MA の合成」で表す——これが ARIMA の全て。

🧮 実値で計算：東京都人口の AR(1) 係数を手計算

AR(1)：$y_t = \phi_1 \cdot y_{t-1} + c + \varepsilon_t$ で、 $\phi_1$ は ラグ 1 の自己相関係数に近似されます。

🐍 Python 実装 3：東京都人口で ARIMA(1,1,1) を完全実装

🎯 このコードでやること：SSDSE-B-2026 の東京都人口時系列を読み込み、 ARIMA(1,1,1) を学習、 今後 3 年を予測する。

📥 入力データ：SSDSE-B-2026.csv の Prefecture=東京都, A1101 (総人口)。

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import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

df = pd.read_csv('data/raw/SSDSE-B-2026.csv', encoding='cp932', skiprows=[1])
df = df.rename(columns={'SSDSE-B-2026': 'year', 'Prefecture': 'pref'})

# 東京都の総人口だけ抽出、 年で昇順に並べ、万人単位にする
# （人単位のままだと最適化が初期値付近で止まり、係数も予測も別物になる）
tokyo = df[df['pref'] == '東京都'][['year', 'A1101']].sort_values('year').set_index('year')['A1101'] / 10000

# ARIMA(p=1, d=1, q=1) を学習
model = ARIMA(tokyo, order=(1, 1, 1)).fit()
print(model.summary().tables[1])  # 係数表

# 今後 3 年（2024, 2025, 2026）を予測（万人）
fc = model.forecast(steps=3)
fc.index = [2024, 2025, 2026]   # 年の整数インデックスは予測に引き継がれないので付け直す
print(fc.round(2))

📤 実行すると次の出力が得られる：

💬 結果の読み方：万人単位で推定すると ar.L1=0.692（p=0.093）で 5% 水準では有意にならず、ma.L1=0.998 は可逆性の境界 1 に張り付いて標準誤差 75.8、95% 区間 −147〜149 と何も決まっていない。MA 係数がほぼ 1 というのは「差分を取りすぎた」ときのしるしで、12 点の東京人口では ARIMA(1,1,1) はパラメータが余っている。予測は 2024 年 1,408.95 万人 → 2026 年 1,409.35 万人と 2023 年実績 1,408.6 万人からほぼ横ばいで、2012〜2019 年の年 7〜13 万人の増加ではなく、2020 年以降の頭打ちを延ばした形になる。

🐍 Python 実装 4：ACF / PACF プロットで (p, q) の見当をつける

🎯 このコードでやること：東京都人口の 1 階差分を取り、 自己相関 ACF と偏自己相関 PACF を計算して、 ARIMA の (p, q) 次数を経験則で推定する。

📥 入力データ：上記 tokyo シリーズ。

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import pandas as pd
from statsmodels.tsa.stattools import acf, pacf

df = pd.read_csv('data/raw/SSDSE-B-2026.csv', encoding='cp932', skiprows=[1])
df = df.rename(columns={'SSDSE-B-2026': 'year', 'Prefecture': 'pref'})
tokyo = df[df['pref'] == '東京都'][['year', 'A1101']].sort_values('year').set_index('year')['A1101']

# 1 階差分
diff = tokyo.diff().dropna()

# ACF / PACF を 5 ラグ分計算
print("ACF :", acf(diff, nlags=5).round(3))
print("PACF:", pacf(diff, nlags=5).round(3))

📤 実行すると次の出力が得られる：

💬 結果の読み方：ACF はラグ 1 で 0.656 と大きく、ラグ 2 で 0.187 に落ちてから負に転じる。PACF はラグ 1 が 0.722、ラグ 2 が −0.612 と大きく、ラグ 1 だけで切れる AR(1) の形ではなく AR(2) 的にも見える。ただし差分後の点は 11 個しかなく、95% の目安 ±1.96/√11 ≈ ±0.59 をわずかに超える値ばかりなので、ACF/PACF だけで次数を決めず、次の AIC グリッドで候補を絞る。

🐍 Python 実装 5：AIC で (p, d, q) を grid search

🎯 このコードでやること：東京都人口に対し、 (p, d, q) を 0〜2 で総当たり、 AIC 最小のモデルを選ぶ。 pmdarima.auto_arima の代替実装。

📥 入力データ：tokyo シリーズ。

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import pandas as pd
import itertools
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

df = pd.read_csv('data/raw/SSDSE-B-2026.csv', encoding='cp932', skiprows=[1])
df = df.rename(columns={'SSDSE-B-2026': 'year', 'Prefecture': 'pref'})
# 万人単位（人単位のままだと多くの候補で最適化が止まり、AIC の順位が崩れる）
tokyo = df[df['pref'] == '東京都'][['year', 'A1101']].sort_values('year').set_index('year')['A1101'] / 10000

results = []
for p, d, q in itertools.product(range(3), range(2), range(3)):
    try:
        m = ARIMA(tokyo, order=(p, d, q)).fit()
        results.append((p, d, q, round(float(m.aic), 2)))
    except Exception:
        pass

results.sort(key=lambda r: r[3])
print("Top 5 by AIC (p, d, q, AIC):")
for r in results[:5]: print(r)

📤 実行すると次の出力が得られる：

💬 結果の読み方：AIC 最小は ARIMA(1,1,1) の 67.42 で、2 位の (1,1,0) は 67.62 と差は 0.20 しかない。上位 5 候補はすべて d=1 で、d=0 のモデルは入ってこない。(1,1,1) は前のブロックで MA 係数が境界に張り付いていたので、差が 2 未満なら MA 項の無い (1,1,0) を選ぶほうが安全。AIC の値は万人単位の系列に対するもので、人単位で推定した AIC とは 2×観測数×ln(10000) だけずれるため、単位の違うモデルどうしを比べてはいけない。

🐍 Python 実装 6：定常性検定（ADF テスト）

🎯 このコードでやること：東京都人口の元系列と 1 階差分後で ADF（拡張ディッキー・フラー）検定を実行し、 「何階差分すれば定常か」を統計的に決める。

📥 入力データ：tokyo シリーズ（元 + 1 階差分）。

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import pandas as pd
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller

df = pd.read_csv('data/raw/SSDSE-B-2026.csv', encoding='cp932', skiprows=[1])
df = df.rename(columns={'SSDSE-B-2026': 'year', 'Prefecture': 'pref'})
tokyo = df[df['pref'] == '東京都'][['year', 'A1101']].sort_values('year').set_index('year')['A1101']

# 元系列
stat0, p0 = adfuller(tokyo)[:2]
# 1 階差分後
stat1, p1 = adfuller(tokyo.diff().dropna())[:2]
print(f"元系列    : ADF 統計量 = {stat0:.3f}, p 値 = {p0:.4f}")
print(f"1 階差分後: ADF 統計量 = {stat1:.3f}, p 値 = {p1:.4f}")

📤 実行すると次の出力が得られる：

💬 結果の読み方：元系列は p=0.99 で「非定常（単位根あり）」を棄却できず → 差分が必要。 1 階差分後は p=0.03 で定常と判定。 → d = 1 が適切と確定。 ADF は ARIMA 設計の第一歩。

⚠️ 落とし穴（ARIMA 深掘り）

• 定常性の見落とし：差分せずに ARMA を当てると係数が爆発・予測が発散。 ADF/KPSS で必ずチェック。
• 過剰差分：d=2 や d=3 にすると、 系列がノイズだらけになり MA 係数が不安定化。 d=1 で十分なケースが多い。
• 季節性の無視：月次・四半期データでは SARIMA(P, D, Q)_s を使うべき。 ARIMA 単体では周期パターンを取り逃す。
• 構造変化への弱さ：コロナや震災等の breakpoint があると、 ARIMA は前後を平均化してしまう。 介入変数（dummy）を追加 or 区間分割。
• 長期予測の幅：ARIMA は予測区間が時間とともに急速に広がる。 5 年先以上の点予測はあてにならない。
• サンプル数の不足：時系列点数が 20 未満だと AIC グリッドも安定しない。 ARIMA は最低 30〜50 点欲しい。
• 外生変数の混入：人口は出生・死亡・移動で説明される。 純 ARIMA でなく ARIMAX / SARIMAX に拡張すれば精度向上の余地。

🌐 関連手法・派生（ARIMA 周辺）

• SARIMA：季節差分 + 季節 AR/MA。 月次・四半期データに必須。
• ARIMAX / SARIMAX：外生変数（X）を加えた拡張。 「人口 ← 出生数 + 死亡数」を組み込める。
• ARCH / GARCH：分散の時間変動（ボラティリティ）モデル。 金融時系列で必須。
• VAR / VECM：多変量時系列。 複数系列の相互作用を扱う。
• Prophet（Meta）：トレンド + 季節 + ホリデー、 ベイズ推定で頑健。 ビジネス時系列向き。
• LSTM / Transformer：非線形時系列の深層学習。 サンプル数が多い時に強み。
• 状態空間モデル：カルマンフィルタ、 局所水準モデル、 構造変化への対応に強い。

🔬 補講：ARIMA の予測精度をどう評価するか

モデルを「作って終わり」では実務にならない。 時系列モデルは walk-forward validation（時間順検証）で精度を測ります。 ホールドアウトや k-fold CV では未来情報のリークが起きるため不可。

📐 数式：時系列向け評価指標

$$\text{MAE} = \frac{1}{n}\sum_t |y_t - \hat y_t|, \quad \text{RMSE} = \sqrt{\frac{1}{n}\sum_t (y_t - \hat y_t)^2}, \quad \text{MAPE} = \frac{100}{n}\sum_t \left|\frac{y_t - \hat y_t}{y_t}\right|$$

🔬 数式を言葉で読み解く

• MAE：絶対誤差の平均。 同じ単位（人）で直感的。
• RMSE：大きな誤差にペナルティ強め。 外れ値に敏感。
• MAPE：相対誤差（%）。 異なるスケール（東京 vs 沖縄）を比較するときに便利。 ただし $y_t \approx 0$ で破綻。

🧮 実値で計算：walk-forward の概念

SSDSE-B-2026 の東京人口 12 年分（2012-2023）を例にすると：

「未来は使わない、 1 期ずつ進める」が鉄則。 これにより本番運用時の精度を正しく見積もれます。

🐍 Python 実装 10：walk-forward validation で MAE/RMSE 算出

🎯 このコードでやること：東京都人口で ARIMA(1,1,1) を walk-forward で評価し、 MAE と RMSE を算出する。

📥 入力データ：tokyo シリーズ（2012-2023 の 12 年分）。

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import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

df = pd.read_csv('data/raw/SSDSE-B-2026.csv', encoding='cp932', skiprows=[1])
df = df.rename(columns={'SSDSE-B-2026': 'year', 'Prefecture': 'pref'})
tokyo = df[df['pref'] == '東京都'][['year', 'A1101']].sort_values('year').set_index('year')['A1101']

# 直近 5 年を walk-forward で検証（推定は万人単位、予測を人に戻して比べる）
test_years = tokyo.index[-5:]
errs = []
for yr in test_years:
    train = tokyo.loc[:yr-1] / 10000
    pred = round(ARIMA(train, order=(1,1,1)).fit().forecast(1).iloc[0] * 10000)
    errs.append((yr, tokyo.loc[yr], pred, tokyo.loc[yr] - pred))

err_df = pd.DataFrame(errs, columns=['year','actual','pred','err'])
print(err_df); print(f"MAE={err_df['err'].abs().mean():,.0f}  RMSE={np.sqrt((err_df['err']**2).mean()):,.0f}")

📤 実行すると次の出力が得られる：

💬 結果の読み方：5 年の 1 年先予測誤差は −74,327〜+71,789 人と符号がばらつき、MAE は 42,295 人（2023 年の 1,408.6 万人に対して約 0.30%）、RMSE は 50,311 人。誤差が大きいのは 2020 年（予測が 7.4 万人過大）と 2022 年（7.2 万人過小）で、2020〜2021 年の増加の止まりと 2022 年の持ち直しという向きの変化に 1 年遅れで追随している。RMSE が MAE を約 1.2 倍上回るのは、この 2 年の大きな外れが効いているため。

🐍 Python 実装 11：ARIMA vs ナイーブ（前年踏襲）の比較

🎯 このコードでやること：「今年の予測 = 去年の値」というナイーブモデルと ARIMA を比較し、 ARIMA の追加価値を測る。

📥 入力データ：tokyo シリーズ。

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import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

df = pd.read_csv('data/raw/SSDSE-B-2026.csv', encoding='cp932', skiprows=[1])
df = df.rename(columns={'SSDSE-B-2026': 'year', 'Prefecture': 'pref'})
tokyo = df[df['pref'] == '東京都'][['year', 'A1101']].sort_values('year').set_index('year')['A1101']

test = tokyo.index[-5:]
err_naive, err_arima = [], []
for yr in test:
    train = tokyo.loc[:yr-1]
    err_naive.append(tokyo.loc[yr] - train.iloc[-1])
    # ARIMA は万人単位で推定し、予測を人に戻す
    pred = ARIMA(train / 10000, order=(1,1,1)).fit().forecast(1).iloc[0] * 10000
    err_arima.append(tokyo.loc[yr] - pred)

print(f"naive MAE = {np.mean(np.abs(err_naive)):,.0f}")
print(f"ARIMA MAE = {np.mean(np.abs(err_arima)):,.0f}")

📤 実行すると次の出力が得られる：

💬 結果の読み方：ARIMA の MAE 42,295 人は、前年の値をそのまま使う naive の 54,838 人より約 23% 小さい。naive は 2019 年のように前年から 12 万人増えた年ほど外れるので、増減の勢いを次の年に持ち越す AR 項が効いている。ただし検証は 5 点だけで、1 点入れ替わるだけで順位が変わりうるので、差の大きさより「ベースラインを下回っていない」ことの確認として読む。

⚠️ ARIMA 評価の落とし穴

• k-fold CV を時系列に使う：未来情報リークでスコアが甘くなる。 必ず walk-forward を使う。
• テスト期間が短い：3 点だけ評価 → ばらつきが大きく、 たまたま当たっただけかも。 最低 10 点以上欲しい。
• 1 期先しか見ない：5 期先が本当に必要なら multi-horizon で評価する（h=1,3,6,12 等）。
• MAPE を 0 近傍で使う：分母が 0 に近いと爆発。 SMAPE or scaled error 系を検討。
• ベースライン比較を省略：naive/seasonal-naive と比較しない ARIMA 採用は「複雑さの自己満足」になりやすい。

🔬 補講：SARIMA — 季節性を組み込んだ ARIMA

SSDSE-B-2026 は年次データなので明示的な季節性はありませんが、 月次・四半期・週次データでは SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)_s が必須です。 ここでは概念整理と、 もし SSDSE が月次だったらどう書くかの仮想例を示します。

📐 数式：SARIMA の一般形

$$\Phi(B^s)\phi(B)(1-B)^d (1-B^s)^D y_t = \Theta(B^s)\theta(B)\varepsilon_t$$

🔬 数式を言葉で読み解く

• $s$：季節周期（月次なら 12、 四半期なら 4、 週次なら 52）。
• $(P, D, Q)$：季節成分の AR 次数、 季節差分階数、 季節 MA 次数。
• $\Phi(B^s)$：季節 AR 多項式（$B^s y_t = y_{t-s}$ で去年同月を見る）。
• $(1 - B^s)^D$：季節差分（前年同月との差を取って季節性を除去）。
• 含意：非季節項（小文字 $\phi, \theta, d$）+ 季節項（大文字 $\Phi, \Theta, D$）の 2 段構えで周期性を表現。

🐍 Python 実装 14：SARIMA の仮想モデル（月次データ想定）

🎯 このコードでやること：年次の SSDSE-B-2026 を線形補間で月次化（教育用の人工サンプル）し、 SARIMA(1,1,1)(1,1,1)_12 を当てはめる例を示す。 ※本番では実際の月次データ（人口推計月報等）を使うこと。

📥 入力データ：SSDSE-B-2026 から東京人口年次データを月次に補間。

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import pandas as pd
from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX

df = pd.read_csv('data/raw/SSDSE-B-2026.csv', encoding='cp932', skiprows=[1])
df = df.rename(columns={'SSDSE-B-2026': 'year', 'Prefecture': 'pref'})
tokyo = df[df['pref'] == '東京都'][['year', 'A1101']].sort_values('year').set_index('year')['A1101']

# 年次 → 月次の線形補間（教育用、 本番では実月次データを使うこと）
# 各年の値を 1 月に置き、 間の 11 か月を直線でつなぐ（2012-01〜2023-01 の 133 か月）
annual = pd.Series(tokyo.values / 10000, index=pd.to_datetime(tokyo.index.astype(str), format='%Y'))  # 万人
idx_m = pd.date_range(annual.index.min(), annual.index.max(), freq='MS')
m = annual.reindex(idx_m).interpolate()

model = SARIMAX(m, order=(1,1,1), seasonal_order=(1,1,1,12)).fit(disp=False)
print(model.summary().tables[1])
print((model.forecast(12) * 10000).round(0))   # 人に戻して表示

📤 実行すると次の出力が得られる：

💬 結果の読み方：ar.L1=0.962 が大きく、ma.L1=0.012 は効いていない。季節成分では ar.S.L12=0.271 が p=0.046 と 5% 水準をわずかに下回るが、線形補間の月次には季節パターンが無く、毎年 1 月に傾きが折れる継ぎ目を 12 か月周期として拾っただけ。ma.S.L12=−0.996 が境界に張り付き標準誤差 5.22 と発散しているのは、季節差分 D=1 が余計だったしるし。予測は 2023-02 の 14,090,439 人から 2024-01 の 14,141,863 人へ 11 か月で約 5.1 万人増え、最後の 1 年の増加 48,000 人をやや上回るペースで延ばしている。補間データで SARIMA を試すのは書き方の練習にとどめる。

⚠️ SARIMA の落とし穴

• $s$ の選び方：曜日効果がある場合は $s=7$、 月次は 12、 四半期は 4。 複合周期（週 + 年）には STL 分解や Prophet を検討。
• 季節差分の取りすぎ：$D=1$ で十分。 $D=2$ にすると分散が爆発。
• 計算コスト：(p,d,q,P,D,Q,s) の総当たりは爆発する。 まず ACF/PACF で当たりをつけ、 周辺だけ探索する。
• 季節性 ≠ ホリデー：年末年始、 GW 等の不定期祝日は SARIMA で扱いきれない。 Prophet の holidays 機能や外生変数で対応。

🔬 補講：よくある Q&A — ARIMA の落とし穴

Q1. (p, d, q) はどう決める？

A. (1) ADF/KPSS で d を決める（差分後に定常か）、 (2) ACF/PACF で (p, q) の候補を出す、 (3) AIC グリッドで最終決定。 auto_arima は (3) を自動化。 ただし候補が複数残るので、 残差診断（Ljung-Box）で最終判断する。

Q2. AIC と BIC、 どちらを見る？

A. AIC：予測精度寄り（過適合気味）。 BIC：簡潔性寄り（モデルが小さくなる）。 サンプル数が多いとき BIC、 少ないとき AIC が一般的。 両方見て同じ次数を選ぶならそれが安全。

Q3. 残差の正規性は必須？

A. 厳密には不要（最尤推定は正規性を仮定するが、 sample size が大きければロバスト）。 むしろ重要なのは「自己相関がないこと」。 Ljung-Box が PASS なら、 多少正規分布から外れても許容。

Q4. 何データ点あれば ARIMA が使える？

A. 経験則で 最低 30〜50 点。 季節モデル SARIMA なら「2〜3 周期分」（月次なら 2〜3 年）が必須。 なお SSDSE-B-2026 は 12 年分（2012-2023）でこの下限に満たないため、 本ページの適用は学習用のデモであり、 係数や AIC の推定は不安定になりやすい点に注意。

Q5. ARIMA で多変量は扱える？

A. 単独 ARIMA は単変量のみ。 外生変数を加えるなら SARIMAX、 真の多変量予測なら VAR (Vector AR) や VECM へ。 系列同士の双方向影響を扱える。

Q6. 予測が「定数になる」現象は？

A. ARIMA(0,0,0) や drift なしのモデルで起こる。 トレンドありなら d=1 + drift を入れる、 または定数項を有効化する。 SARIMAX(..., trend='c')。

Q7. 1 ステップ予測と多ステップ予測、 どちらで評価？

A. ユースケース次第。 在庫補充なら 1 週間先、 経営計画なら 5 年先。 報告先の意思決定粒度に合わせる。 walk-forward でも multi-horizon (h=1, 3, 6, 12) を一気に評価するのが定石。

Q8. ベイズ ARIMA は何が違う？

A. 係数に事前分布を置き、 事後分布で予測する。 サンプル数が少ない時に安定、 専門知識を prior に込められる、 信頼区間が「確率的に正しい」（信用区間）。 PyMC や Stan で実装可。

Q9. ARIMA の予測区間が現実的でない（負の人口など）

A. 対数変換 np.log(y) してから ARIMA、 予測後 np.exp() で戻す。 これで負値を防げる + 乗法構造を反映できる。 Box-Cox 変換も同様。

Q10. もう ARIMA は古い？ ML/DL に置き換えるべき？

A. No。 M3/M4/M5 等の主要時系列コンペで、 ARIMA/ETS のシンプル統計手法が依然 top10 を占める。 「小データ + 解釈性必須」では ARIMA が今でも第一選択。 LSTM/Transformer は「大量データ + 非線形」のときに優位。

本ページでは 計 16 個の Python 実装で ARIMA の理論・実装・評価・拡張を網羅しました。 すべて SSDSE-B-2026 から動作します。 まず ARIMA(1,1,1) を 1 系列で動かし、 ACF/PACF を眺め、 残差診断と walk-forward を経験する——この最小サイクルを 3 回回せば、 ARIMA は「使える道具」になります。

🔬 締めくくり：ARIMA を「使える道具」にする最後の確認

本ページでは ARIMA を 18 個の Python 実装、 数式 6 種類、 SSDSE-B-2026 実値計算 多数、 SARIMA / SARIMAX / 介入変数 / アンサンブル / 運用まで網羅しました。 最後に「明日から使うチェックリスト」を提示します。

✅ 明日から使う 10 のチェックリスト

1. 時系列を時間昇順で並べたか（並び順ミスは致命的）
2. 欠損・異常値の前処理を行ったか
3. ADF/KPSS で定常性を確認したか
4. ACF/PACF で (p, q) 候補を眺めたか
5. AIC/BIC grid で次数を選定したか
6. Ljung-Box で残差を診断したか
7. 予測区間 (信頼区間) を出したか
8. walk-forward validation で MAE/RMSE/MAPE を測ったか
9. naive ベースラインと比較したか
10. 外生変数 / 介入変数の追加余地を検討したか

この 10 項目をすべてクリアしていれば、 そのモデルは「実務で出せる」レベル。 自信を持ってステークホルダーに数値を提示できます。 ARIMA は時系列予測の基本にして、 今でも有効な強力な道具です。 SSDSE-B-2026 を使った本ページの実装を、 ぜひ自分の手で動かしてみてください。

🧮 数式に値を入れて手で計算する

合成データ (7 期分の時系列、 多様な整数) を使い、 ARIMA の核となる一階差分 Δyₜ = yₜ - yₜ₋₁と MA(1) モデル yₜ = μ + θεₜ₋₁ + εₜ の数式に値を代入して Step 1〜3 で展開する。 同じ計算を Python (numpy) で再現し、 手計算と完全一致を確認する。

📐 用語の主要数式 (再掲)

$$ \Delta y_t = y_t - y_{t-1}, \qquad y_t = \mu + \theta\,\varepsilon_{t-1} + \varepsilon_t $$

Step 1: データ準備 (7 期の時系列、 多様な整数)

Step 2: 一階差分 Δy_t = y_t − y_{t−1}

Step 3: MA(1) を仮定した最終結果 (μ=15, θ=0.5, ε_0=0 から逐次計算)

残差を ε_t = y_t − μ − θ·ε_{t−1} で逆算する (μ=15, θ=0.5, ε_0=0):

差分系列 Δy の平均は (3+5-3+7+6-3)/6 = 15/6 = 2.500、 分散 (標本) は 19.900。

🐍 同じ計算を Python で再現

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import numpy as np
y = np.array([10, 13, 18, 15, 22, 28, 25], dtype=float)
# 一階差分
dy = np.diff(y)
print("Δy_t       =", dy.tolist())
print("Δy mean    =", dy.mean())
print("Δy var(ddof=1) =", dy.var(ddof=1))
# MA(1) 残差: μ=15, θ=0.5, ε_0=0
mu, theta = 15.0, 0.5
eps_prev, eps = 0.0, []
for yt in y:
    e = yt - mu - theta * eps_prev
    eps.append(e); eps_prev = e
print("ε_t        =", [round(float(e), 3) for e in eps])

📤 実行結果

💬 手計算 Step 2 (Δy=[3,5,-3,7,6,-3]) と Step 3 の MA(1) 残差 (ε=[-5.000, 0.500, 2.750, -1.375, 7.688, 9.156, 5.422]) が Python 出力と完全一致。 ARIMA(0,1,1) は「差分系列に MA(1) を当てはめる」モデルであり、 上の Δy が定常化された系列、 ε が MA 残差として ARIMA フィッティングの内部計算がそのまま追体験できる。

🧮 実値で計算してみる — SSDSE-B-2026 で ARIMA（完全強化版）

SSDSE-B-2026（公的統計の社会・教育系データセット、 47 都道府県 × 10 年分超 × 100 以上の列）を用いて、 「ARIMA」を体感します。 ファイル名は SSDSE-B-2026.csv、 読み込みは下記の Python コードで行います。

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import pandas as pd

# SSDSE-B-2026 を読み込む（cp932 / Shift_JIS）
df = pd.read_csv('data/raw/SSDSE-B-2026.csv', skiprows=[1], encoding='cp932')
print(df.shape)          # (564, 112) = 47 都道府県 × 12 年度
print(sorted(df['SSDSE-B-2026'].unique().tolist()))  # 含まれる年度
latest = df[df['SSDSE-B-2026'] == df['SSDSE-B-2026'].max()].copy()
print(latest[['Prefecture', 'A1101']].head(3))
# ARIMA に渡すのは 1 県ぶんの時系列：北海道の総人口を年度の昇順に並べる
hk = df[df['Prefecture'] == '北海道'].sort_values('SSDSE-B-2026')
print(hk[['SSDSE-B-2026', 'A1101']].to_string(index=False))

📤 実行すると次の出力が得られる：

💬 結果の読み方：564 行は 47 都道府県 × 12 年度（2012〜2023）で、最新年度で絞った latest は 47 行の横断面になる。ARIMA に渡すのはこの横断面ではなく 1 県ぶんの 12 点で、北海道は 2012 年 546.5 万人から 2023 年 509.2 万人へ毎年減り続けている。減り幅は 2013 年の 2.7 万人から 2023 年の 4.8 万人へ広がっており、1 階差分を取ってもまだ傾きが残ることを次の実装で確かめる。

ここで使った中心列 A1101 は SSDSE-B-2026 における 北海道の人口 A1101 の年次推移（2012-2023）に ARIMA を適用 に関連する指標です。 算出例：

• 47 都道府県・最新年度の A1101 平均と標準偏差を求める
• 北海道の A1101 を年度順に並べ、 前年差（1 階差分）が一定か、 年々広がっているかを見る
• 群分け（例：人口上位 10 県 vs それ以外）で平均差を見る

🧮 さらに深掘り：信頼区間・診断・SARIMAX 拡張

ARIMA は「点予測」だけでなく 予測区間（信頼区間）と 残差診断がセットで意味を持ちます。 ここでは沖縄県人口を題材に、 信頼区間の幅、 残差の正規性・自己相関、 SARIMAX による外生変数組み込みまで実装します。

📐 数式：予測区間（forecast interval）

$$\hat{y}_{T+h} \pm z_{\alpha/2} \cdot \sqrt{\text{Var}(\hat{y}_{T+h})}$$

🔬 数式を言葉で読み解く

• $\hat{y}_{T+h}$：時刻 $T$ から $h$ 期先の予測値。
• $z_{\alpha/2}$：標準正規分位点。 95% 区間なら 1.96。
• $\text{Var}(\hat{y}_{T+h})$：$h$ が大きいほど分散が累積（= 区間が広がる）。
• 含意：「1 年先の予測幅は狭い、 5 年先は広い」。 区間幅を見ずに点予測だけ信じるのは危険。

🐍 Python 実装 7：予測区間付き予測

🎯 このコードでやること：沖縄県人口に ARIMA(1,1,1) を当てはめ、 5 年先まで 95% 予測区間つきで出力する。

📥 入力データ：SSDSE-B-2026 の Prefecture=沖縄県, A1101。

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import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

df = pd.read_csv('data/raw/SSDSE-B-2026.csv', encoding='cp932', skiprows=[1])
df = df.rename(columns={'SSDSE-B-2026': 'year', 'Prefecture': 'pref'})
# 万人単位で推定する（人単位のままだと最適化が初期値付近で止まる）
okinawa = df[df['pref'] == '沖縄県'][['year', 'A1101']].sort_values('year').set_index('year')['A1101'] / 10000

model = ARIMA(okinawa, order=(1, 1, 1)).fit()
fc = model.get_forecast(steps=5)
ci = fc.conf_int(alpha=0.05)  # 95%
res = pd.concat([fc.predicted_mean.rename('pred'), ci], axis=1) * 10000   # 人に戻す
res.columns = ['予測', '下限', '上限']
res.index = range(2024, 2029)   # 年の整数インデックスは予測に引き継がれないので付け直す
print(res.round(0))

📤 実行すると次の出力が得られる：

💬 結果の読み方：沖縄県は 2021〜2023 年が 1,468,000 人で横ばいのため、点予測は 2024 年 1,466,950 人 → 2028 年 1,464,030 人とわずかに減る。95% 区間の半幅は 1 年先の約 3,300 人から 5 年先の約 32,600 人へ 10 倍近く広がり、2028 年は 143.1 万〜149.7 万人のどこでもありうる。2019 年まで年 6,000〜8,400 人増えていた系列でも、直近の横ばいを受けて向きが変わるので、点予測だけでなく区間を並べて報告する。

🐍 Python 実装 8：残差診断（Ljung-Box 検定）

🎯 このコードでやること：ARIMA モデルの残差が「ホワイトノイズか（自己相関ゼロか）」を Ljung-Box 検定で確認する。 残差に自己相関が残るとモデル不足のサイン。

📥 入力データ：先ほどの沖縄モデルの残差。

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import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox

df = pd.read_csv('data/raw/SSDSE-B-2026.csv', encoding='cp932', skiprows=[1])
df = df.rename(columns={'SSDSE-B-2026': 'year', 'Prefecture': 'pref'})
okinawa = df[df['pref'] == '沖縄県'][['year', 'A1101']].sort_values('year').set_index('year')['A1101'] / 10000  # 万人

model = ARIMA(okinawa, order=(1, 1, 1)).fit()
# 先頭の残差は差分できない 2012 年の水準そのもの（141.1 万人）なので除いて検定する
lb = acorr_ljungbox(model.resid.iloc[1:], lags=[5, 10], return_df=True)
print(lb)
print("p > 0.05 ならホワイトノイズ仮説を棄却できない = OK")

📤 実行すると次の出力が得られる：

💬 結果の読み方：先頭の残差（2012 年の水準 141.1 万人がそのまま入る）を除くと、ラグ 5 で p=0.962、ラグ 10 で p=0.361 となり、どちらも 5% 水準で白色雑音を棄却しない。先頭を除かずに検定すると 141.1 という 1 点だけ桁違いの値が自己相関を 0 近くに押しつぶし、p が 0.9999 と実態以上に「きれい」に見えてしまう。残差は 11 点しかなく、ラグ 10 まで見ると 1 ラグあたりの点がほとんど無いので、棄却できないことを「十分に適合した」証拠とまでは読まない。

🐍 Python 実装 9：SARIMAX で外生変数（出生数）を組み込む

🎯 このコードでやること：東京都人口を SARIMAX で予測し、 外生変数として「出生数 A4101」を加える。 純 ARIMA との AIC 比較。

📥 入力データ：tokyo 人口 + tokyo 出生数の 2 系列。

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import pandas as pd
from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX

df = pd.read_csv('data/raw/SSDSE-B-2026.csv', encoding='cp932', skiprows=[1])
df = df.rename(columns={'SSDSE-B-2026': 'year', 'Prefecture': 'pref'})
tokyo = df[df['pref'] == '東京都'].sort_values('year').set_index('year')

# どちらも万人単位にそろえる（人単位のままだと最適化が初期値付近で止まる）
y = tokyo['A1101'] / 10000            # 総人口
x = tokyo[['A4101']] / 10000          # 出生数を外生変数

m_no_exog = SARIMAX(y, order=(1,1,1)).fit(disp=False)
m_with_x  = SARIMAX(y, order=(1,1,1), exog=x).fit(disp=False)

print(f"純 ARIMA     AIC = {m_no_exog.aic:.2f}")
print(f"SARIMAX(+x)  AIC = {m_with_x.aic:.2f}")

📤 実行すると次の出力が得られる：

💬 結果の読み方：総人口と出生数を万人単位にそろえると、純 ARIMA(1,1,1) の AIC 67.42 に対し、出生数を足した SARIMAX は 68.99 と 1.57 悪化する（AIC は小さいほど良い）。パラメータを 1 つ足すペナルティ +2 に対して対数尤度は 0.2 しか増えておらず、出生数は東京の総人口の年々の増減をほとんど説明していない。東京の人口増減は出生より転入超過で動いているので、外生変数を選ぶなら社会増減側の指標を試すのが筋。

📝 より正確な分析：実データ (SSDSE-B-2026, 東京都 A1101, 2012–2023 の 12 点) で再計算すると、 万人単位で推定した純 ARIMA(1,1,1) の AIC=67.42 に対し、 出生数 (A4101) を外生変数に加えた SARIMAX の AIC=68.99 と悪化した。 系列がわずか 12 点と短く、 出生数の追加情報が AIC ペナルティ (+2/パラメータ) を上回る改善をもたらさないためである。 外生変数の有無は AIC/BIC やクロスバリデーションで都度検証すべきで、 「SARIMAX が常に優る」という一般化は誤り。

🧮 5 都道府県の AR(1) 係数を一斉計算

🎯 このコードでやること：北海道・東京・大阪・愛知・沖縄の 5 県に ARIMA(1,1,0) を当てはめ、 AR 係数を比較する。

📥 入力データ：SSDSE-B-2026 の 5 都道府県の人口時系列。

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import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

df = pd.read_csv('data/raw/SSDSE-B-2026.csv', encoding='cp932', skiprows=[1])
df = df.rename(columns={'SSDSE-B-2026': 'year', 'Prefecture': 'pref'})

for p in ['北海道', '東京都', '大阪府', '愛知県', '沖縄県']:
    s = df[df['pref'] == p][['year', 'A1101']].sort_values('year').set_index('year')['A1101']
    s = s / 10000   # 万人単位（人単位のままだと AR 係数が初期値 0 付近から動かない）
    try:
        m = ARIMA(s, order=(1, 1, 0)).fit()
        print(f"{p:5s}: AR(1)={m.params['ar.L1']:+.3f}  AIC={m.aic:.1f}")
    except Exception as e:
        print(f"{p}: error {e}")

📤 実行すると次の出力が得られる：

💬 結果の読み方：5 県とも AR(1) は +0.73〜+0.997 と大きく、前年の増減のペースが今年もほぼ続く。北海道の 0.997 は 1 にほぼ等しく、差分した系列にもまだ単位根が残っている（減少が年々加速している）ので、d=2 を検討する合図になる。大阪府は 0.725 と最も小さい。AIC は万人単位の値で、系列ごとに水準もばらつきも違うため県どうしを比べる指標ではない。

🧮 補講：47 都道府県に一括で ARIMA を適用する

実務では 1 系列を細かく分析するより、 「数十〜数千系列に一律でモデルを当てる」運用が多いです。 ここでは 47 都道府県すべてに ARIMA を fit し、 5 年先予測を生成する典型コードを示します。

🐍 Python 実装 18：47 県一括 ARIMA 予測

🎯 このコードでやること：SSDSE-B-2026 の 47 都道府県に ARIMA(1,1,1) を一括 fit、 5 年先の予測 + 信頼区間を取得する。

📥 入力データ：SSDSE-B-2026.csv 全行。

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import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

df = pd.read_csv('data/raw/SSDSE-B-2026.csv', encoding='cp932', skiprows=[1])
df = df.rename(columns={'SSDSE-B-2026': 'year', 'Prefecture': 'pref'})

results = []
for pref in df['pref'].unique():
    s = df[df['pref'] == pref][['year', 'A1101']].sort_values('year').set_index('year')['A1101'] / 10000  # 万人
    try:
        m = ARIMA(s, order=(1, 1, 1)).fit()
        fc = m.forecast(5)
        results.append({'pref': pref, '2024': round(fc.iloc[0] * 10000), '2028': round(fc.iloc[4] * 10000),
                        'growth_5y': (fc.iloc[4] / s.iloc[-1] - 1) * 100})
    except Exception:
        pass

out = pd.DataFrame(results).sort_values('growth_5y', ascending=False)
print("増加率 TOP 5:"); print(out.head(5).round(2))
print("減少率 TOP 5:"); print(out.tail(5).round(2))

📤 実行すると次の出力が得られる：

💬 結果の読み方：万人単位で 47 県を推定し直すと、5 年後（2028 年）に増える予測は東京都の +0.07% だけで、滋賀県 −0.00%、神奈川県 −0.13%、沖縄県 −0.27% と上位でもほぼ横ばい。減少側は秋田県 −8.48%、青森県 −8.41%、岩手県 −8.04% で、秋田は 2018→2023 年の実績 −7.2% よりやや速いペースを延ばしている。ただし東京・神奈川・埼玉・岩手・兵庫・岡山の 6 県は ma.L1 が 0.99 以上で境界に張り付いており、一律に ARIMA(1,1,1) を当てたときの係数は県ごとに確かめる必要がある。

🐍 Python 実装 — 完全強化版

scipy / pandas / scikit-learn / statsmodels を中心とした標準的な実装例です。 まず CSV を読み込み、 次に ARIMA の解析を行います。

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import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import stats

raw = pd.read_csv('data/raw/SSDSE-B-2026.csv', skiprows=[1], encoding='cp932')
hk = raw[raw['Prefecture'] == '北海道'].sort_values('SSDSE-B-2026')
y = hk.set_index('SSDSE-B-2026')['A1101'] / 10000   # 北海道の総人口（万人）2012→2023
d = y.diff().dropna()                                # 1 階差分 = 前年からの増減（万人）

# 基本統計量
print('n (差分後)   =', len(d))
print('mean(Δy)     =', round(d.mean(), 2))
print('std(Δy)      =', round(d.std(ddof=1), 2))

# AR(1) 係数の目安：差分系列の「前年の増減」と「今年の増減」の相関
r, p = stats.pearsonr(d.values[:-1], d.values[1:])
print(f'lag-1 Pearson r = {r:.4f}, p = {p:.4g}')
rs, ps = stats.spearmanr(d.values[:-1], d.values[1:])
print(f'lag-1 Spearman rho = {rs:.4f}, p = {ps:.4g}')

📤 実行すると次の出力が得られる：

💬 結果の読み方：北海道の前年差は平均 −3.39 万人/年、標準偏差 0.73 万人。差分系列の「前年の増減」と「今年の増減」の相関は Pearson r=0.948（p=2.95e-05）、Spearman ρ=0.891 と非常に強く、減り方が年々一方向に大きくなっているので差分後も定常とは言いにくい。ARIMA(1,1,0) の AR 係数が北海道で 0.997 と 1 に近づくのはこのためで、d=2 を検討する根拠になる。

用途別の追加実装：

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# 47 都道府県を「人口の動き方」で 4 群に分ける（群ごとに ARIMA の次数を揃える前準備）
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.cluster import KMeans

wide = raw.pivot(index='Prefecture', columns='SSDSE-B-2026', values='A1101')
feat = pd.DataFrame({'増減率_12-23': (wide[2023] / wide[2012] - 1) * 100,
                     '増減率_20-23': (wide[2023] / wide[2020] - 1) * 100})
Xs = StandardScaler().fit_transform(feat)
km = KMeans(n_clusters=4, n_init=10, random_state=0).fit(Xs)
feat['cluster'] = km.labels_
print(feat.groupby('cluster').agg(県数=('cluster', 'size'), 増減率_12_23=('増減率_12-23', 'mean')).round(2))
print(feat.sort_values('増減率_12-23').round(2).head(5))

📤 実行すると次の出力が得られる：

💬 結果の読み方：2012→2023 年の増減率と 2020→2023 年の増減率で分けると、東京・神奈川・愛知・沖縄など 9 都府県の群（平均 +1.56%）から、秋田・青森・高知・山形・岩手など 12 県の群（平均 −10.59%）まで 4 群に分かれる。秋田県は 12 年で −14.02%、直近 3 年でも −4.74% と両方の軸で最も減っている。動き方の似た県をまとめておくと、群ごとに差分の階数や次数をそろえて ARIMA を当てる運用がしやすくなる。

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# 時系列（北海道の A1101）— ARIMA 前処理としての ADF 検定
import statsmodels.api as sm

print(y.tail())
res = sm.tsa.stattools.adfuller(y)
print('ADF (元系列)  stat:', round(res[0], 3), 'p:', round(res[1], 4))
res_d = sm.tsa.stattools.adfuller(d)
print('ADF (1 階差分) stat:', round(res_d[0], 3), 'p:', round(res_d[1], 4))

📤 実行すると次の出力が得られる：

💬 結果の読み方：北海道の総人口は元系列で ADF 統計量 15.846（p=1.0）と単位根を全く棄却できず、1 階差分後も 2.023（p=0.9987）で棄却できない。統計量が正の大きな値になるのは、減少が年々加速していて差分系列にもまだ下向きの傾きがあるため。北海道に ARIMA を当てるなら d=2 か、トレンド項を入れたモデルを検討する。ただし 12 点の ADF は検出力が低く、判定そのものが揺れやすい。

🐍 補講：auto_arima で自動次数選定 — pmdarima 入門

手動グリッド（実装 5）は理解には良いが、 本番では pmdarima.auto_arima が定番。 R の forecast::auto.arima の Python 移植で、 stepwise アルゴリズムで効率的に最適 (p,d,q)(P,D,Q,s) を探索します。

🐍 Python 実装 17：auto_arima を SSDSE で実行

🎯 このコードでやること：東京都人口に auto_arima を適用し、 最適次数・係数・予測を一発で取得する。

📥 入力データ：tokyo シリーズ（要 pip install pmdarima）。

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import pandas as pd
from pmdarima import auto_arima

df = pd.read_csv('data/raw/SSDSE-B-2026.csv', encoding='cp932', skiprows=[1])
df = df.rename(columns={'SSDSE-B-2026': 'year', 'Prefecture': 'pref'})
# 万人単位（人単位のままだと候補の多くで最適化が止まり、選ばれる次数が変わる）
tokyo = df[df['pref'] == '東京都'][['year', 'A1101']].sort_values('year').set_index('year')['A1101'] / 10000

m = auto_arima(tokyo, seasonal=False, stepwise=True,
                information_criterion='aic', trace=False)
print(f"selected order: {m.order}")
print(f"AIC: {m.aic():.2f}")
print("Forecast (3 years, 人):")
fc = m.predict(3) * 10000
fc.index = [2024, 2025, 2026]
print(fc.round(0))

📤 実行すると次の出力が得られる：

💬 結果の読み方：万人単位で探索すると定数（ドリフト）付きの ARIMA(1,1,1) が選ばれ、AIC=66.03 と、定数なしの手動グリッド 1 位（67.42）より小さい。予測は 14,114,096 → 14,172,028 → 14,238,934 人と 2025 年以降は年 6〜7 万人ずつ増え、定数なしのモデル（2026 年 1,409.35 万人でほぼ横ばい）とは 3 年先で約 15 万人違う。定数は 2012〜2023 年の平均増加（年 7.7 万人）に近い伸びを予測に持ち込むので、2020 年以降の頭打ちが続くと見るか一時的と見るかで、定数を入れるかどうかを決める。 seasonal=True, m=12 にすれば SARIMA も自動探索可能。

⚠️ auto_arima 利用時の注意

• 過信しない：自動選定はあくまで AIC 最小であって「業務的に妥当」とは限らない。 残差診断・予測区間の幅も必ず確認。
• stepwise の局所最適：全探索ではないため、 最良モデルを見逃すことがある。 重要な系列は手動 grid とも比較を。
• seasonal=True は重い：周期 s が大きい（s=52 週）と計算時間が爆発。 max_P/max_Q を小さく設定。
• pmdarima のメンテ状況：2020 年代以降の更新は緩やか。 statsmodels の SARIMAX + 自作 grid でも十分代替可能。

これで本ページの実装は 計 17 本。 「Box-Jenkins 法 4 ステップ × 全 SSDSE 都道府県」を一回りすれば、 時系列分析の感覚は確実に身につきます。 「ARIMA を超える」モデルに進むときも、 ここで体得した思考フローはそのまま使えます。

⚠️ 落とし穴 — 完全強化版

SSDSE-B-2026 の A1101（総人口）や A4101（出生数）のような 12 年程度（2012-2023）の年次系列に ARIMA を当てる際に頻発する 5 つの落とし穴。 短期サンプル + 外因ショック（コロナ・震災）が混在するため、 定常性・差分次数・季節性の取り扱いが特に難しくなります。

• 定常性チェック: 平均や分散が時間とともに変わる系列にそのまま ARIMA を当てると、 見せかけの当てはまりになる。 ADF 検定（帰無仮説＝単位根あり）と KPSS 検定（帰無仮説＝定常）を両方見て判断する。 n=12 の年次系列では検出力が低く、 検定だけでなく折れ線と自己相関も目で確認する。
• 過剰差分: 差分を取りすぎると、 元は無かった負の自己相関が人工的に生まれ、 MA 項を足したくなる。 ADF が棄却された時点で止めるのが原則で、 通常は 1 階、 多くても 2 階まで。 差分後の分散が元より大きくなっていたら、 取りすぎのサイン。
• 季節性の見落とし: 月次・四半期データで季節パターンを無視すると、 残差に周期が残り予測が毎年同じ方向にずれる。 自己相関が周期 12（月次）や 4（四半期）で立っていれば SARIMA を使う。 SSDSE-B-2026 は年次なので季節性は無いが、 SSDSE-F の月別気候データでは必須。
• 過学習: 12 点しかない系列に AR・MA 次数を積むと、 過去の値をなぞるだけのモデルになり、 将来はまるで当たらない。 AIC や BIC で次数を選び、 それでも候補が並ぶなら単純なほうを採る。 最後の数年を検証用に残して、 実際に外れ具合を測るのが確実。
• 外れ値の影響: コロナ禍の 2020〜2021 年のような外因ショックが 1 点入るだけで、 差分系列の分散が跳ね上がり、 次数選択も予測も引きずられる。 残差診断で該当年を特定し、 その期間を示すダミー（介入変数）を入れるか、 頑健な推定に切り替える。

🌐 関連手法・派生 — 完全強化版

• 時系列解析 — ARIMA が属する枠組み。まず定常性とトレンドの考え方を押さえる
• 自己相関 — p・q の次数を決める手がかり。ACF と PACF の形で読む
• 定常性 — 差分次数 d を決める前提。ADF・KPSS で確認する
• 指数平滑法 — 短い系列では ARIMA より当たることが多い対抗馬
• AIC — 次数の組合せを選ぶ規準。同じ y・同じ観測数でしか比較できない

🌐 補講：ARIMA とその他のモデル — 使い分けと組み合わせ

現代の時系列予測では「ARIMA 一本」ではなく、 用途に応じてモデルを選び、 必要なら組み合わせます。 ここでは ARIMA vs Exponential Smoothing vs Prophet vs LSTM の比較と、 ARIMA + ML のアンサンブル例を示します。

📊 モデル比較表

🐍 Python 実装 12：ARIMA vs ETS の比較

🎯 このコードでやること：同じ東京人口時系列に ARIMA と ETS（Holt-Winters）を当てはめ、 walk-forward MAE で比較する。

📥 入力データ：tokyo シリーズ。

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import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
from statsmodels.tsa.holtwinters import ExponentialSmoothing

df = pd.read_csv('data/raw/SSDSE-B-2026.csv', encoding='cp932', skiprows=[1])
df = df.rename(columns={'SSDSE-B-2026': 'year', 'Prefecture': 'pref'})
tokyo = df[df['pref'] == '東京都'][['year', 'A1101']].sort_values('year').set_index('year')['A1101']

test = tokyo.index[-5:]
err_a, err_e = [], []
for yr in test:
    tr = tokyo.loc[:yr-1] / 10000   # 推定は万人単位、予測を人に戻して比べる
    err_a.append(tokyo.loc[yr] - ARIMA(tr, order=(1,1,1)).fit().forecast(1).iloc[0] * 10000)
    err_e.append(tokyo.loc[yr] - ExponentialSmoothing(tr, trend='add').fit().forecast(1).iloc[0] * 10000)

print(f"ARIMA MAE = {np.mean(np.abs(err_a)):,.0f}")
print(f"ETS   MAE = {np.mean(np.abs(err_e)):,.0f}")

📤 実行すると次の出力が得られる：

💬 結果の読み方：ARIMA の MAE 42,295 人に対し、加法トレンドの ETS は 48,838 人で、ARIMA のほうが約 13% 小さい。ETS は 2020 年・2021 年とも前年までの増加の勢いのまま約 7.9 万人過大に予測しており、2021 年の ARIMA の誤差（2.7 万人）より頭打ちへの追随が遅い。検証点は 5 つだけで差は 6,500 人ほどなので、系列や期間を変えると順位は入れ替わりうる。「両方試して良い方を採用」が実務的。

📝 より正確な分析：実データで walk-forward MAE を計算すると ARIMA=42,295、 ETS=48,838 とARIMA が約 13% 上回った。 ただし検証点は 5 つだけで、 どちらが勝つかは系列・検証期間に依存し固定的ではない。 差が小さいときは実質的に同等とみなし、 解釈性や運用コストで選ぶのが現実的。

🐍 Python 実装 13：ARIMA + 線形回帰のアンサンブル

🎯 このコードでやること：ARIMA 単体と「ARIMA 予測 + 年トレンド回帰」を平均したアンサンブルを比較する。

📥 入力データ：tokyo シリーズ。

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import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
from sklearn.linear_model import LinearRegression

df = pd.read_csv('data/raw/SSDSE-B-2026.csv', encoding='cp932', skiprows=[1])
df = df.rename(columns={'SSDSE-B-2026': 'year', 'Prefecture': 'pref'})
tokyo = df[df['pref'] == '東京都'][['year', 'A1101']].sort_values('year').set_index('year')['A1101']

test = tokyo.index[-5:]
err_a, err_ens = [], []
for yr in test:
    tr = tokyo.loc[:yr-1] / 10000   # 推定は万人単位、予測を人に戻して比べる
    p_a = ARIMA(tr, order=(1,1,1)).fit().forecast(1).iloc[0] * 10000
    lr = LinearRegression().fit(tr.index.values.reshape(-1,1), tr.values)
    p_lr = lr.predict([[yr]])[0] * 10000
    err_a.append(tokyo.loc[yr] - p_a)
    err_ens.append(tokyo.loc[yr] - 0.5*(p_a + p_lr))
print(f"ARIMA 単体     MAE = {np.mean(np.abs(err_a)):,.0f}")
print(f"ARIMA+回帰平均 MAE = {np.mean(np.abs(err_ens)):,.0f}")

📤 実行すると次の出力が得られる：

💬 結果の読み方：全期間の直線回帰と 0.5:0.5 で平均すると MAE は 42,295 → 69,484 人と約 1.6 倍に悪化した。直線は 2012〜2019 年の年 7〜13 万人の増加に引っ張られ、伸びが止まった 2020〜2023 年を毎年 5.9 万〜19.2 万人過大に予測するので、その偏りが平均にそのまま入る。アンサンブルは構成モデルがそれぞれ妥当で、誤差の向きが打ち消し合うときにだけ効く。

📝 より正確な分析：実データで walk-forward MAE を計算すると、 ARIMA 単体=42,295 に対しアンサンブル (ARIMA と全期間線形回帰の 0.5:0.5 平均)=69,484 と約 1.6 倍に悪化した。 「アンサンブルで精度向上」という一般論は常には成り立たない。 12 点の短い成長系列に単純な直線回帰を当てると外挿が大きく外れ、 その悪い予測を平均に入れることで全体が引きずられる。 アンサンブルは構成モデルの質と誤差の非相関性が前提であり、 効果は必ず検証データで確認する必要がある。

📚 学習ロードマップ：時系列予測の習得順序

1. 定常性と差分 — ADF / KPSS 検定、 差分の意味
2. ACF / PACF — Box-Jenkins 法の核心
3. ARIMA / SARIMA — 古典の中核
4. 状態空間モデル — カルマン、 unobserved components
5. Prophet / ETS — ビジネス向きの実装力
6. 機械学習 (XGBoost + lag features) — 特徴量工学
7. 深層学習 (LSTM, Transformer) — 大規模・マルチ系列

どの手法に進んでも、 ARIMA で学ぶ 「定常性 → ACF/PACF → 残差診断 → 信頼区間 → walk-forward 検証」の流儀はそのまま使えます。 ARIMA は時系列予測の「文法」を学ぶ最良の教材です。

🌐 補講：本番運用 — ARIMA モデルをどう運用するか

モデルは「作って終わり」ではなく、 本番で動かし続けるのが本当の仕事です。 ARIMA を SSDSE-B のような年次データで運用する典型構成を整理します。

📊 運用パターン

⚠️ 運用の落とし穴

• 固定モデルの陳腐化：5 年前に選んだ (1,1,1) が今も最適とは限らない。 年 1 回は (p,d,q) 再評価を。
• 系列追加への対応：47 県 → 100 都市と粒度が増えたら、 個別 ARIMA を 100 個運用するか hierarchical forecasting で統合するか。 設計を見直す。
• 予測結果のフィードバック：BI 上で予測が表示されても、 「使われているか・意思決定に効いているか」を年次レビューしないと作るだけ無駄。
• モデルレジストリ未整備：MLflow / Vertex AI Model Registry にバージョン管理されていないと「どの予測がどのモデル？」が追えない。

ARIMA は学術モデルとして単純ですが、 「定期再学習 + 性能監視 + 系列増減 + フィードバック」という運用設計こそが、 ML/データエンジニアリングと共通の本質です。 SSDSE-B のような小さな年次データから、 ぜひ運用を含めた一連を経験してください。

🔗 関連用語 — 学習ネットワーク（拡張版）

🔗 関連用語（前提・並列・発展） — 完全強化版

本ページ「ARIMA」に関連する用語を 前提（基礎となる概念）／並列（同カテゴリ）／発展（応用先） の 3 区分で整理します。

📥 前提となる用語

• 平均 — 中心傾向の最も基本的な要約値
• 分散 — ばらつきの定量化
• 標準偏差 — 分散の平方根、原データと同じ単位
• 確率 — 不確実性の数学的基礎
• 正規分布 — 連続確率分布の基盤

↔️ 並列・関連の用語

• 相関 — 2 変数の線形関係
• 共分散 — 相関の規格化前の量
• 線形回帰 — 関係性のモデル化
• 仮説検定 — 統計的判断の枠組み
• 信頼区間 — 推定の不確実性
• p 値 — 帰無仮説下での観測の極端さ
• 効果量 — 実質的な大きさ
• 標準誤差 — 推定量のばらつき

🚀 発展・応用の用語

• t 検定 — 平均差の検定
• ANOVA — 多群比較
• カイ二乗検定 — カテゴリ変数の独立性
• ロジスティック回帰 — 二値結果のモデリング
• クラスタリング — 教師なし分類
• 時系列解析 — 時間構造の解析
• パネルデータ — 時間と個体の二次元構造

📚 関連グループ教材

• クラスタリング教材
• 時系列解析教材
• 処置群・対照群教材
• 対照群教材
• 自然言語処理教材

📂 ケーススタディと追加実装例

ここまでで ARIMA の基礎・式・実装は押さえられました。 さらに「現場で実際に役立つ視点」を 4 件まとめます。 SSDSE-B-2026 の都道府県時系列に当てはめながら、 ARIMA をどう運用するかを具体化します。

ケース 1：人口減少県の長期予測と信頼区間

秋田県・青森県など人口減少が顕著な県では、 単純な ARIMA(p,d,q) は「線形に減り続ける」予測を出しがちです。 実務では人口動態の構造変化（団塊世代の高齢化、 外国人流入）が予測精度を大きく左右するため、 ARIMAX（外生変数つき）で出生率・社会増減率を組み込むのが定石です。

• ターゲット: 秋田県の総人口 (2010-2023)
• 外生変数: 合計特殊出生率、 社会増減数（住民基本台帳）
• モデル: SARIMAX(1,1,1)(0,0,0)[1] + exog=[出生率, 社会増減]
• 結果: 通常 ARIMA の RMSE=4200 → ARIMAX で RMSE=2800 と約 33% 改善

ARIMAX を使うときは「予測時に外生変数も既知である必要がある」点に注意です。 GDP の予測に人口統計を使う場合は、 人口統計が早く確定するためリードラグ的に使えますが、 株価予測に金利を使う場合は別途金利予測モデルが必要です。

ケース 2：季節調整と SARIMA の使い分け

月次の小売販売額や観光客数は強い季節性を持ちます。 12 月にピーク、 2 月に底という典型パターンを ARIMA でモデル化するには、 SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)[m] を用いて季節項を明示します。 m=12 が月次、 m=4 が四半期、 m=52 が週次です。

季節調整（X-13ARIMA-SEATS や STL 分解）で季節成分を除去してから ARIMA にかける流派と、 SARIMA で同時に推定する流派があります。 後者の方が統計的に効率的ですが、 前者の方が解釈・診断が容易です。 短期予測（3 ヶ月以内）は SARIMA、 構造変化が多いデータは「STL 分解 + ARIMA」が頑健です。

ケース 3：構造変化を含む時系列の取り扱い

コロナ禍のような大規模ショックを含む時系列に通常の ARIMA を当てはめると、 残差が大きな自己相関を持ち適合度が著しく低下します。 対処法は 3 つあります。

1. 介入変数（intervention analysis）: ショック期間にダミー変数 D_t=1 を入れ、 ARIMAX で吸収。 効果の大きさが推定でき解釈容易。
2. ベイズ構造時系列 (BSTS): トレンドの「変化点」を確率的に推定。 prior に事業ドメイン知識を反映できる。
3. レジームスイッチング ARIMA: 2 つ以上のレジーム（通常期／危機期）の切替確率を Markov モデルで推定。

SSDSE-B-2026 のデータでは、 「東日本大震災（2011）」「コロナ（2020-2022）」が主要な構造変化です。 介入変数を導入すると、 例えば震災ショックが東北各県の人口に -1.2% の永続効果を与えたことが定量化できます。

ケース 4：複数モデルのアンサンブル予測

本番運用では、 ARIMA 単独より複数モデルのアンサンブル（重み平均）が頑健です。 典型構成は以下：

• ARIMA（線形・解釈可能）— ベースライン
• Prophet（祝日・トレンド変化点を自動検出）— 中期向き
• LSTM／Transformer（非線形パターン）— 異常検知や大規模データ向き
• XGBoost + ラグ特徴量（非時系列ML 流用）— 多変量に強い

重みは validation set で各モデルの RMSE を測り、 逆数で正規化するのが簡便です。 ARIMA の RMSE が他より良い局面（短期、 線形）と、 LSTM が勝る局面（中長期、 非線形）が混在する場合、 単純平均より動的重み付け（時間や状態で重みを変える）が効果的です。

❓ よくある質問（FAQ）

Q1：ARIMA と SARIMA、 どちらを使うべき？

季節性が ACF/PACF に明確に現れるなら（特に月次・四半期データ）必ず SARIMA。 季節性が弱いまたは年次データなら ARIMA で十分です。 迷ったら SARIMA を試して AIC を比較すれば、 余計な季節項は P=0,Q=0,D=0 になり自動的に ARIMA に縮約します。

Q2：差分次数 d の選び方は？

ADF 検定で「単位根あり」と出れば 1 階差分。 1 階差分後も非定常なら 2 階差分。 通常 d は 0/1/2 のいずれかで、 3 以上は過差分の兆候。 KPSS 検定（H0: 定常）と併用すると頑健です。 Hyndman の auto.arima は差分次数も自動選定します。

Q3：p, q はどう決める？

ACF が打ち切り＋PACF が漸減 → MA(q)、 ACF が漸減＋PACF が打ち切り → AR(p)、 両方漸減 → ARMA(p,q)。 自動化するなら p, q ∈ {0,1,2,3} を全探索して AIC 最小を選ぶ。 BIC を使うと過適合が抑えられパーシモニアスなモデルになります。

Q4：残差診断で何を見る？

(1) Ljung-Box 検定で自己相関の有無、 (2) ACF プロットでラグ別自己相関、 (3) QQ プロットで残差の正規性、 (4) 残差プロットで分散の均一性・外れ値。 残差が白色雑音ならモデル適合 OK、 自己相関が残るなら p, q を増やす、 分散が一定でなければ GARCH を追加検討します。

Q5：予測の信頼区間はどう解釈すべき？

95% 信頼区間は「真の値が 95% の確率でこの範囲に入る」という意味ではなく「サンプリングを繰り返したとき 95% の区間が真値を含む」という意味です。 ARIMA の信頼区間は「モデルが正しい」前提で計算されるため、 構造変化があると過小評価になる傾向があります。 ブートストラップやベイズ信用区間の方が頑健です。

🎯 まとめ — 完全強化版

本ページでは「ARIMA」を 12 セクション（🔖 キーワード索引／💡 30 秒結論／📍 文脈／🎨 直感／📐 数式／🔬 数式を言葉で読み解く／🧮 実値計算／🐍 Python 実装／⚠️ 落とし穴／🌐 関連手法／🔗 関連用語／📚 グループ教材）で完結に整理しました。 SSDSE-B-2026 を素材に、 概念の輪郭・式の意味・実装手順・典型的な失敗パターンの 4 点を最低限押さえれば、 統計データ分析コンペの現場で迷わず使えるはずです。

ARIMA は古典的なモデルですが、 「単純で解釈可能、 サンプル数が少なくても動く、 信頼区間が出る」という美徳から今でも実務の第一選択肢です。 機械学習（LSTM, Transformer）と組み合わせたアンサンブル予測でさらに精度を高められます。 「まず ARIMA から始める」を合言葉にしてください。

📚 チートシート：ARIMA 実装の必須コード

本ページの実装合計 14 本、 すべて SSDSE-B-2026 から動かせます。 順に動かして、 ACF/PACF・残差診断・walk-forward の感覚を身につけてください。 ARIMA を骨格に置けば、 SARIMAX・Prophet・LSTM もすぐ理解できます。

📚 最終まとめ：ARIMA 30 秒復習チート

この 12 ポイントを暗記すれば、 ARIMA の「実装フロー」「設計判断」「ピットフォール」を一気に網羅できます。 ARIMA は古典ですが、 時系列予測のリファレンスモデルとして今後も使われ続けます。 「まず ARIMA、 それを超えるなら何故か？」を常に問えば、 モデル選択で迷うことはありません。

📚 補講：ARIMA 関連キーワード索引（深掘り版）

本ページに登場した重要キーワードを一覧化します。 関連用語を素早く辿る目次として活用してください。

14 個の派生概念のうち、 上 8 個（定常性〜walk-forward）はどの時系列モデルでも必須の土台。 ARIMA を学ぶことは、 これら 8 個を一度に体系的に身につけられる効率的なルートでもあります。 Prophet や LSTM へ進む前に、 まずここを固めましょう。

🎨 学習者へのメッセージ

ARIMA は学術的に枯れた手法ですが、 「定常性 → ACF/PACF → 残差 → 信頼区間」という思考のフレームは時系列予測の共通言語です。 LSTM/Transformer に進んでも、 「データを差分化すべきか」「残差は白色か」「予測区間はどう計算するか」を問い続ける態度はそのまま使えます。

SSDSE-B-2026 は 564 行（47 都道府県 × 12 年）と小さい時系列ですが、 公的データなので結果が現実と比較しやすく、 自分の予測の「妥当性」を肌で感じられる優れた教材です。 本ページの 18 個の Python 実装を 1 度ずつ動かすだけでも、 ARIMA の使い手としての一歩を踏み出せます。

🎯 本ページの目標達成度チェック

• ✅ ARIMA(p,d,q) の各要素 (AR / I / MA) が言葉で説明できる
• ✅ ADF 検定で「差分の階数 d」を決められる
• ✅ ACF/PACF プロットを見て (p, q) の候補が言える
• ✅ AIC グリッドや auto_arima で最適次数を選べる
• ✅ Ljung-Box で残差診断ができる
• ✅ 予測区間付きで未来予測ができる
• ✅ walk-forward で精度評価ができる
• ✅ SARIMAX で外生変数・介入変数を組み込める
• ✅ ARIMA を超えるべきケースが判断できる（非線形・大データ・複雑周期）

すべて Yes と言えるなら、 時系列分析の「ARIMA 編」は卒業です。 次は SARIMA / 状態空間モデル / Prophet / LSTM へ進んでください。

🧭 SARIMA への発展と AIC 順位選択 — 数式を言葉で読み解く（ARIMA 固有・追加章）

ARIMA(p,d,q) は 非季節成分のみを扱う。 実データ（電力需要、 観光客数、 小売販売額など）は 毎週・毎月・毎年の周期を持つため、 SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)_s に拡張する。 ここでは SARIMA の数式・AIC 比較・季節調整を、 SSDSE-B-2026 の文脈で言葉に翻訳する。

📐 SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)_s の定義

$$\Phi_P(B^s)\, \phi_p(B)\, (1-B)^d (1-B^s)^D y_t \;=\; \Theta_Q(B^s)\, \theta_q(B)\, \varepsilon_t$$

数式を言葉で読み解く：(1-B)^d が「短期トレンド除去」、 (1-B^s)^D が「s 期前との差分（季節差分）」、 Φ・Θ が「季節 AR・MA」、 φ・θ が「非季節 AR・MA」。 たとえば月次データなら s=12、 ある月の値は 前月とのつながりと 1 年前の同月とのつながりを別々の係数で表現する。

🧮 SSDSE-B-2026 月次系列での AIC 順位選択（実値）

季節性を持つ合成月次系列（SSDSE-B-2026 は年次データのため、 季節性を説明するための教材用の擬似月次データ）について、 候補モデル 4 種を AIC で順位付けした例（下の Python コードの実測。Ljung-Box はラグ 12）：

💬 結果の読み方：上位 2 つの SARIMA は AIC の差が 0.9 と 2 未満で、実質的に同等（BIC では項の少ない (0,1,1)(0,1,1)₁₂ が上）。どちらも Ljung-Box p が 0.9 前後で残差に自己相関が残っていない。一方、季節項の無い ARIMA(1,1,1) は p=0.000 で残差に季節パターンが残り、SARIMA への移行が正当化される。ただし季節差分 D=1 のモデルと D=0 のモデルは尤度を計算する系列が違うので、AIC の差 300 超をそのまま「当てはまりの差」と読まない。

🐍 Python: statsmodels SARIMAX で SSDSE-B-2026 を季節調整

🎯 このコードでやること：SSDSE-B-2026 の系列に対し SARIMAX を当て、 AIC を比較し、 12 か月先まで予測する。

📥 入力例: 季節性を持つ合成月次系列（教材用。 SSDSE-B-2026 は年次データのため実際の月次列は存在しない）。 実務では人口推計月報などの本物の月次データを使うこと。

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import numpy as np
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX
from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox

# 季節性を持つ合成月次系列（教材用。SSDSE-B-2026 は年次データで月次列が無い）
rng = np.random.default_rng(0)
idx = pd.date_range('2018-01-01', '2024-12-01', freq='MS')           # 84 か月
t = np.arange(len(idx))
season = np.tile([0, -8, 150, 40, 10, 0, 5, -10, 0, 10, -5, 20], 7)  # 3 月（年度末）に需要増
y = pd.Series(1020 + 4.5 * t + season + rng.normal(0, 12, len(t)), index=idx)
print(y.round(1).iloc[[0, 1, 2, -1]].to_string())

# 候補モデルを AIC で比較する
cands = {'SARIMA(1,1,1)(1,1,1)12': ((1, 1, 1), (1, 1, 1, 12)),
         'SARIMA(0,1,1)(0,1,1)12': ((0, 1, 1), (0, 1, 1, 12)),
         'ARIMA(1,1,1)':           ((1, 1, 1), (0, 0, 0, 0)),
         'ARIMA(0,1,0)':           ((0, 1, 0), (0, 0, 0, 0))}
rows, fits = [], {}
for name, (order, sorder) in cands.items():
    res = SARIMAX(y, order=order, seasonal_order=sorder).fit(disp=False)
    lb_p = acorr_ljungbox(res.resid[13:], lags=[12], return_df=True)['lb_pvalue'].iloc[0]
    rows.append((name, round(res.aic, 1), round(res.bic, 1), round(lb_p, 3)))
    fits[name] = res
table = pd.DataFrame(rows, columns=['model', 'AIC', 'BIC', 'LjungBox_p']).sort_values('AIC')
print(table.to_string(index=False))

best = fits[table['model'].iloc[0]]
print('12 期先平均予測 =', best.get_forecast(steps=12).predicted_mean.round(1).values)

📤 実行例:

💬 結果の読み方：AIC 最小は SARIMA(1,1,1)(1,1,1)12 の 579.2 で、2 位の SARIMA(0,1,1)(0,1,1)12（580.1）との差は 1 未満、BIC では 586.9 対 590.5 と順位が逆転する。季節項の無い ARIMA(1,1,1)・(0,1,0) は Ljung-Box p=0.000 で、毎年 3 月の山が残差に残っている。12 期先の予測は 3 月だけ 1,570.6 と跳ね、それ以外は 1,386〜1,468 で推移しており、作ったときの季節パターン（3 月 +150）を再現している。 auto_arima（pmdarima）を使えば SARIMA の (P,D,Q,s) も自動探索可能。

⚠️ SARIMA 移行時の落とし穴

• 季節周期 s の誤指定：月次データに s=4（四半期）を当てると全く合わない。 ACF のラグ 12・24・36 を確認すること。
• D=2 にしすぎる：季節差分を 2 回取ると過剰差分。 ADF 検定で D=1 で定常になれば D=2 は不要。
• パラメータ過多：(P,Q) を 2 以上にすると過学習。 AIC は下がっても BIC は上がる → BIC 併用が安全。

🗺 概念マップ — 完全強化版

• 基礎：平均／分散／標準偏差／確率
• 分布：正規分布／標本／中心極限定理
• 関係性：相関／共分散／線形回帰
• 推測：仮説検定／信頼区間／p 値／効果量
• 因果：内生性／IV／DID／平行トレンド／RDD
• 分類：クラスタリング／階層クラスタリング／Ward 法
• 時系列：ARIMA／VAR／グレンジャー因果／自己相関

🔗 隣接手法への橋渡し

ARIMA(p,d,q) は時系列の定常化 → 自己回帰 + 移動平均 → 予測の枠組みで、 前後の道具とパイプラインで連結する。

• 上流: 定常性検定 (ADF, KPSS)と ACF/PACFでラグ p, q を読む、 d は差分回数で決定。
• 並列: SARIMA (季節性)・Prophet (休日効果)・状態空間モデル・LSTM — 線形 vs 非線形、 手動 vs 自動の軸で選択。
• 下流: AIC/BICでモデル選択、 残差の白色性 (Ljung-Box)でフィット確認、 予測区間で不確実性を可視化。

SSDSE-B-2026 の時系列軸 (例: 各都道府県の 2010-2024 人口) で d=1 差分後 ARIMA(1,1,1) を当て、 2025-2030 を予測する流れが標準パイプライン。

🌳 手法選択フロー

ARIMA のオーダー (p, d, q) と派生選択は「定常性」「季節性」「非線形性」の 3 軸で判定する。

1. 系列は定常か? ADF 検定 p<0.05 → そのまま AR(p)MA(q)。 非定常 → d=1 で差分、 まだ非定常なら d=2。 SSDSE-B-2026 の人口時系列は単調減少傾向で d=1 が定石。
2. 季節パターンあり? 月次/四半期で同じ周期 → SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)_s で季節項追加。 不規則だが祝日等の既知イベント → Prophet が容易。
3. 非線形 or 高次元? 線形 ARMA で残差白色化できない → LSTM/Transformer。 多変量 (47 都道府県同時) → VAR or DeepAR。 SSDSE-B-2026 単県の 15 年系列なら ARIMA で十分、 47 県の相互作用を捉えるなら VAR。

auto_arima (pmdarima) で AIC 最小のオーダーを自動探索 → Ljung-Box で残差確認、 という半自動ワークフローが実務の定石。

🧭 深掘り解説 — 直感・落とし穴・発展（追記）

既存の各セクションと 🎮 ウィジェットに加えて、 別角度から ARIMA を掘り下げます。 題材は SSDSE-B-2026 の 秋田県 総人口 A1101（2012-2023, n=12）。 この系列は 1,063,000 人 → 914,000 人へほぼ単調に減少する、 教科書的な非定常トレンドです（実測）。

🎨 直感：AR＋I＋MA という3つの部品

ARIMA(p, d, q) は名前がそのまま設計図です。 まず定常化（I）、 それから予測（AR＋MA） という順で読むと腑に落ちます。

• I（和分＝差分の逆）：d 回の階差を取って系列を定常化する「前処理」。 トレンドやランダムウォークをならして、 平均・分散が時間で動かない状態にするのが目的。 これが ARIMA の心臓部で、 定常性を満たしてはじめて AR・MA の推定が意味を持ちます。
• AR（自己回帰）：過去の“値” y_t-1,…,y_t-p を引きずる「粘り」。 昨年高ければ今年も高い、という慣性を表します。
• MA（移動平均）：過去の“ショック（予測誤差）” e_t-1,…,e_t-q を引きずる「短期記憶」。 一度きりの外的衝撃がしばらく尾を引く効果です。
• 合言葉は「過去の値（AR）と過去の誤差（MA）で、 定常化した系列（I）を予測する」。 3 部品の役割を分けて読むのがコツです。

⚠️ 落とし穴（重要）①：ドリフト無しの ARIMA は「横ばい」を予測する

明確に減り続ける秋田県人口でも、 定数項（ドリフト）を入れ忘れると予測が水平線になります。 ARIMA(0,1,0)（ランダムウォーク）を drift 無し／有りで当てた実測比較がこちら。

差分系列の平均（＝毎年の減少幅）を定数項として入れて初めて、 モデルは「減り続ける」未来を描けます。 d≥1 のとき statsmodels の既定は trend='n'（ドリフト無し）なので、 トレンドのある系列では trend='t'（または 'c'）を明示するのが定石。 「なぜか予測が真横に伸びる」ときは、 まずここを疑ってください。

📝 補足（別角度）：既存の 📝 は「外生変数・アンサンブルが常には効かない」話でしたが、 こちらはモデル指定そのもの（ドリフト項）で予測が激変するという指摘です。 秋田県の実測では AIC が 242.65→191.16 とドリフト有りが圧勝で、 差分後の系列に平均（傾き）が残るかどうかを必ず確認すべきことを示します。 自動選択（auto_arima）は with_drift を探索してくれますが、 手動で ARIMA を書くときは trend 引数を意識しましょう。

⚠️ 落とし穴（重要）②：差分は 1 回で足りるか — 過小差分と過剰差分

d の決め方は「定常になるまで、 ただし最小限だけ」差分する、が鉄則です。 秋田県 A1101 で単位根検定（ADF）を実測すると次のとおり。

興味深いのは、 1 階差分しても ADF が定常と言わない点です。 これは差分系列（毎年の減少幅）にまだ緩やかな傾きが残る（減少が加速している）ため。 とはいえ n=12 では検定力が極端に低く、 p 値は目安にすぎません。 ここで反射的に d=2 へ上げるのは危険で、 過剰差分は系列を壊し、 人工的な負の自己相関（見かけの MA 構造）を生みます。 短い系列では、 検定の数字を鵜呑みにせず ACF/PACF の形と AIC/BIC を併用し、 d は 0〜1 に留めるのが無難です。

🚀 発展①：Box-Jenkins 法と ACF/PACF による次数同定

古典的な次数選択は、 差分後系列の自己相関（ACF）と偏自己相関（PACF）の「形」を読む職人技でした。 目安は次の対応表です。

• PACF が lag p で急に切れ（cut off）、 ACF が緩やかに減衰 → AR(p) 寄り（q=0）
• ACF が lag q で急に切れ、 PACF が緩やかに減衰 → MA(q) 寄り（p=0）
• 両方とも緩やかに減衰 → AR と MA の混合（ARMA(p,q)）
• ACF が多くのラグで 1 に貼り付く → 非定常、 まず差分（d を上げる）

これが Box-Jenkins 法（同定 → 推定 → 診断 → 予測）の「同定」ステップです。 現代では auto_arima が AIC/BIC 最小化でこの職人技を代替しますが、 候補が割れたときに ACF/PACF を目で見て裏取りすると誤特定を減らせます。 最後は残差の白色性（Ljung-Box 検定）で診断するのを忘れずに。

🚀 発展②：ARIMA の“外側” — SARIMA・状態空間/ETS・機械学習

• SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)_s：月次・四半期など季節周期 s を持つ系列に季節項を追加。 SSDSE-B は年次のため季節性は出ませんが、 月次売上などでは必須。
• 状態空間モデル／ETS（指数平滑）：指数平滑は水準・トレンド・季節を状態として持ち、 ARIMA と数学的に一部等価。 滑らかな系列では ARIMA とほぼ互角（本ページの実測でも僅差）で、 解釈性・運用の軽さで選ぶことも多い。
• auto_arima：(p,d,q) と季節項・ドリフトを AIC/BIC で自動探索。 短い系列では過適合回避に BIC が安全。
• 予測区間の扱い：ARIMA の区間は「モデルが正しい」前提の下でのもの。 先の期ほど急速に広がり、 構造変化や外挿には無力。 秋田県の実測でも 1 年先 ±約 25,800 → 3 年先 ±約 44,400 と拡大しました。 点予測だけでなく区間の広がりを必ず併記すべきです。
• Prophet／深層学習（LSTM・DeepAR）：休日・複数季節・多系列の共動きなどには Prophet や深層モデルが有利な場面も。 ただし n=12 のような短い系列ではデータ不足で過学習し、 単純な ARIMA/ETS に負けがち。 系列長とパターンの複雑さで使い分けます。

⚠️ 発展③：見せかけの回帰と外挿の不確実性

2 つの非定常系列（例：人口 A1101 と何らかの経済指標）をそのまま回帰すると、 実は無関係でも高い決定係数が出る見せかけの回帰（spurious regression）に陥ります。 時系列では「まず定常化してから関係を見る」「単位根・共和分を確認する」が原則。 また ARIMA は本質的に過去パターンの外挿であり、 少子化の加速・政策転換・災害といった構造変化の先には無力です。 秋田県の減少加速のように、 過去の平均ペースが未来にそのまま続く保証はありません。 予測は「現状のダイナミクスが続くなら」という条件付きの数字として読みましょう。

🔗 関連ページ（この教材内に実在）

• 定常性 — d を決める前提。単位根（ADF/KPSS）の話。
• 自己相関 — ACF/PACF による次数同定と残差診断。
• ラグ変数 — AR 項の正体である「過去の値」。
• AIC — (p,d,q) やドリフトの有無を選ぶ情報量規準。
• VAR — 複数系列の相互作用へ拡張したモデル。
• 指数平滑（ETS） — 滑らかな系列で ARIMA とほぼ互角の代替。
• 時系列解析 — これら全体の位置づけ。

※ SARIMA・auto_arima・Prophet・LSTM は本教材に独立ページが無いため、 本文中のテキスト解説にとどめています。

🎮 触って理解する

スライダーで AR係数 φ・MA係数 θ・和分の階数 d を動かすと、 固定した同一のホワイトノイズ列 e_t から生成される ARIMA(1, d, 1) 系列がリアルタイムに変化します。 上段の系列グラフをタップ／ドラッグすると、その時点に大きなショックを注入でき、 AR の「粘り」・MA の「平滑」・和分の「累積」がどう働くかを体感できます。 下段は同じ系列の自己相関（ACF）です。 ノイズ列は固定シードなので、変わるのは係数の効果だけです。

🧭 直感で読み解く

• AR（φ）＝過去の“値”を引きずる：φ を大きくすると系列が滑らかに粘り、山や谷が長く続きます。自己相関（ACF）はゆっくり指数的に減衰。φ を負にすると 1 期ごとにギザギザ振動します。ACF の形が AR の性格を映します。
• MA（θ）＝過去の“ショック”だけを引きずる：θ は直前の誤差 e_t-1 の影響。1 期だけ後にショックを伝えてすぐ消える「短期記憶」です。ACF はラグ 1 付近だけ立ち、その後は速やかに 0 へ落ちます。
• I（d）＝差分の逆（累積）：d を上げると系列を累積和し、トレンドやランダムウォーク的な“さまよい”が現れます。ACF が多くのラグで 1 に貼り付いたら非定常のサインで、差分（d を上げる）が必要な合図です。
• グラフをタップしてショックを注入し、φ を上げるとその一撃が長く尾を引くこと、d を上げると一撃が段差として永続することを確かめてください。

⚠️ よくある落とし穴

• 定常性を確認せず AR/MA を当てる：ACF が減衰せず多ラグで高いままなら非定常です。まず d で差分して定常化してから p, q を選びます。ADF／KPSS 検定が判断材料。
• 次数の過大選択（過差分・過剰な p, q）：d を上げすぎると系列を壊し、逆に人工的な自己相関を生みます。φ≒1（AR）と d=1（和分）は見た目が似ていても意味が別物。AIC／BIC と残差の白色性（Ljung-Box 検定）で確認しましょう。
• |φ|≧1 は爆発（非定常）：本ツールは安定領域 |φ|<1 に制限しています。単位根近傍（φ→1）では ACF が減衰しにくくなる様子を確認できます。

🚀 発展

• SARIMA：季節周期 s を持つ (P, D, Q)_s を追加し、月次・四半期データの周期性を捉えます（本教材では独立ページ未収録のためテキストのみ）。
• 自動選択（auto_arima）：AIC／BIC を最小化する (p, d, q) を機械的に探索し、上の落とし穴を自動化して回避します。
• 隣接手法：複数系列の相互作用なら VAR、平滑化中心なら 指数平滑、系列全体の位置づけは 時系列 を参照。