モデル開発 - Prophet モデルの設計

2024/8/16 15:362025/4/1 10:00

Prophetとは？

Prophetは、Meta社が開発した、時系列データのトレンドや季節性を抽出して予測に利用できる自己回帰モデルです。比較的新しいモデルであり、特に長期的なトレンドや季節性を持つデータに対して有効です。

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自己回帰モデルとは、目的変数の過去の値を使って予測を行うモデルです。

詳しくは、以下の記事をご参照下さい。

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時系列データのトレンドと季節性 時系列データにおいて、トレンドとは、長期的な上昇または下降の傾向を指します。例えば、企業の成長に伴い、売上が数年にわたって上昇する場合は、上昇トレンドと見なされます。

一方、季節性とは、特定の時間周期（日、週、月、年など）におけるパターンや繰り返しのことです。例えば、小売店の売上は、年末年始や夏季休暇などの季節によって周期的に変動することがあります。特に Prophet では、年ごとおよび週ごとの繰り返しをデフォルトでサポートします。

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Prophetの予測では「予測上限」「予測下限」が表示されます。上限と下限はProphetが算出する「信頼区間（または不確実性区間）」に基づいており、Node-AIでは80%に設定されています。

つまり「予測した値が予測上限から予測下限の区間に含まれる割合」が80%程度であることを示します。

設計した AI モデル（Prophet）と、学習用のデータ(時間窓切り出し実施前のものに限る) を結線してください。

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Prophet の学習用データでは、正規化を実施する必要はありません。

設定可能なパラメータは以下の通りです。各パラメータの設定は、モデルの性能と過学習のリスクに直接影響を与えるため、データセットの特性や解析の目的に応じて設定してください。

設定範囲	必須パラメータ	備考
文字列		指定した国の祝日による影響を考慮することで、より高い精度のAIモデルを作成できる可能性があります。（例えば、土日祝日に売上が増加することが分かっている場合、このパラメータを指定することで、土日以外の祝日でもその効果を正しく反映できます）
0より大きい値（推奨値: 0.001 ~ 0.5 の間）	◯	トレンドの柔軟性を調整するパラメータです。大きい値ほどトレンドの変化に敏感になります。
0より大きい値（推奨値: 0.01 ~ 10 の間）	◯	季節性の柔軟性を調整するパラメータです。大きい値ほど周期的な動きに敏感になります。
“additive” または “multiplicative”	◯	季節性のモードを設定します。multiplicative は、以下のグラフに示すデータのように、周期的な変動の幅が長期的に変化していくデータに適しています。

処理時間が 5 分を超えるとタイムアウトし、処理が強制終了されます。この場合は再度実行をお試しください。再度実行しても結果が表示されない場合は、お手数ですが Node-AI サポートへお問い合わせください。

Node-AI モデルAPIサービスを利用することで作成したProphetモデルをAPIとして利用することができます。

APIを利用することにより、APIを介して作成したAIモデルを外部アプリケーションから利用することが可能です。これにより、外部アプリケーションでリアルタイムな推論を行うことができるようになります。

Node-AI モデルAPIサービスを利用するには、モデルの学習・評価を完了した後、「APIを利用する」ボタンをクリックしてください。

詳細は以下のマニュアルをご参照ください。