指数平滑法とは？

指数平滑法とは、需要予測の手法の一つで、次期の予測値＝α×今期の実績値＋(1−α)×今期の予測値として求める。αは0〜1の平滑化定数で、過去のデータほど指数関数的に重みが小さくなる。FEでは式に数値を代入して次期予測値を計算させる問題が出る。

しすうへいかつほう

基本情報技術者試験の頻出用語／ストラテジ系

指数平滑法の意味

需要予測の手法の一つで、次期の予測値＝α×今期の実績値＋(1−α)×今期の予測値として求める。αは0〜1の平滑化定数で、過去のデータほど指数関数的に重みが小さくなる。FEでは式に数値を代入して次期予測値を計算させる問題が出る。

今期の予測が100個、実績が120個、α＝0.3のとき、次期予測は0.3×120+0.7×100＝106個。αを0.6にすると112個となり、直近の実績を強く反映する。過去の全データを保持しなくても、直前の予測と実績だけで計算できる。

実績値と予測値のどちらにαを掛けるかの取り違えが多い（αは実績値側）。またαを大きくすると変動に敏感になるが、偶然の変動にも過剰反応する。単純移動平均のように過去n期を等しく扱うわけではない点も違い。

最終更新：2026-08-25／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。