移動平均法と指数平滑法とは？いどうへいきんほうとしすうへいかつほう
移動平均法と指数平滑法とは、時系列データの短期的な揺れをならし、傾向をつかむための二つの予測手法。移動平均法は直近n期を単純平均する方法で、指数平滑法は次回予測を「平滑化定数α×最新実績＋(1−α)×前回予測」で求める方法である。後者は過去の実績を保持せずに再帰的に計算でき、古いデータの影響が指数的に減衰する。
最終更新：2026-10-06
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実績値をそのまま次期の見込みに使えば、たまたまの増減に振り回されて発注や要員計画が上下してしまう。かといって長期間を平均すれば、本当に起きている変化への反応が鈍る。どこまでならして、どこから変化とみなすかという調整を、期間の長さや定数一つで扱えるようにしたのがこれらの手法であり、需要予測や容量計画の入口として使われる。
具体例
前回予測が100、実績が120、α＝0.3であれば、次回予測は0.3×120＋0.7×100＝106となる。αを大きくすれば変化へ素早く追随し、小さくすれば安定するので、需要の振れ方に合わせて調整する。移動平均法でも同じ役割を期間nが担い、nを長くするほど滑らかになる。
試験での引っ掛け
αと期間nの効き方が逆に問われる。αが大きい・nが小さいほど直近を重く見て敏感になり、αが小さい・nが大きいほど鈍くなる。またどちらの手法も傾向への追随が一拍遅れるため、明確な上昇トレンドがある系列では系統的に低めに予測してしまう。この偏りを補うには、傾向を別項として扱う手法へ進む必要がある。
関連用語
出典・参考
公式シラバスの9 企業と法務 ＞ 2. 業務分析・データ利活用 ＞ (2) データ利活用に掲載されている用語です。
解説は資格暗記が独自に作成しています。過去問の出典は各問題に記載のとおりです。