売上予測、在庫計画、需要予測…。時間の順に並んだデータの変化を捉え、「来月どうなるか」の見通しや計画に役立てるのが時系列分析です。エクセルの前年比だけでは季節性やトレンドを捉えきれず、かといって専門書は数式の壁が高い。和からは大人専門の統計教室。あなたの実データを教材に、移動平均から本格的な予測モデルまで、統計のプロがマンツーマンで指導します。
予測したいデータ（売上・受注・アクセスなど）と目的をお聞きし、概算の学習プランを整理します。しつこい勧誘は一切ありません。
季節性・トレンド・イベントの影響を分けて考えたいが、方法が分からない。
実務に必要な水準で、意味から理解したい。どこまで学べば使えるのかも知りたい。
点の予測だけで、幅（ぶれ）や前提を示せず、計画会議で突っ込まれてしまう。
時系列データは、トレンド・季節性・不規則変動に分解して眺めるだけで、見え方が一変します。高度なモデルは、その先の道具です。
和からは統計のプロ集団として、あなたの売上・受注・在庫データを教材に、データの確認・可視化→分解→モデル（指数平滑法・ARIMA等）→予測精度の評価まで、実務で使える順に指導します。ExcelからPython/Rまで、環境もお好みに合わせます。
最初に現在地と目標・ご希望の期限を確認し、あなた専用の学習計画を設計します。必要なら中学・高校数学まで遡って補強。お手持ちのテキストや資料も、そのまま教材にできます。
数理学博士、実務のデータ分析経験者など、統計を「使ってきた」プロが指導。手順の暗記ではなく理由から解説するので、初見の問題に対応できる力がつきます。
週1回の定期受講から短期集中まで、仕事のペースに合わせて設計。オンラインで全国対応。お手持ちの時系列データを教材に、実務の予測課題に合わせて設計できます。
予測したい対象と環境に合わせて設計します。
トレンド・季節性・外れ値の見つけ方。Excelでもできる基礎から、データのクセを言葉にできるように。
移動平均・指数平滑法からARIMA系まで。モデルの意味と使いどころ、予測の幅の示し方まで扱います。
予測精度の評価（誤差指標）、更新の仕方、レポート化。PythonやRでの自動化も目的に応じて。
目的はさまざまでも、つまずくところは似ています。
在庫の欠品と過剰を減らしたい。季節性を考慮した予測に切り替えたい。
「なんとなく前年並み」から卒業し、予測の幅と前提を添えた計画にしたい。
数式の壁を、意味からの解説で越えたい。Pythonでの実装まで身につけたい。
シンプルな手法から順に検討するのが定石です。
| 手法 | 得意な場面 | 難易度の目安 |
|---|---|---|
| 移動平均・前年比 | ざっくり傾向をつかむ／比較の基準に | 低（Excelで可） |
| 指数平滑法（ホルト・ウィンターズ等） | トレンド＋季節性の実務予測 | 中 |
| ARIMA系 | 自己相関・季節変動を活かした統計モデル | 中〜高 |
| 機械学習系 | 要因が多い・大量データ | 高 |
※データ量・目的によって最適は変わります。高度なモデルほど良いとは限りません。価格・販促・祝日・天候などの外部要因を含む予測（回帰の活用）にも対応します。無料相談でデータの概要をお聞かせください。
時系列分析を、あなたのペースで。必要なときだけの月1回から、半年かけてじっくりまで、続け方から選べます。
1回50分・月1回ペース（都度）
まずは月1回から。毎月のリズムが学習の習慣になり、モチベーションを保ちながら継続できます。
半年・月1回
月1で基礎から着実に。毎月のリズムが学習の習慣になり、ひとりでは続きにくい学びも、モチベーションを保ちながら継続できます。仕事と両立して土台をつくりたい方に。
半年・月4回でしっかり伴走
半年で一気に。分解の基礎から予測モデルの実装まで、継続して身につけたい方に。
上記は「発展」区分の料金です。表示はすべて税込。別途、入会金22,000円（税込・初回のみ）を頂戴します。回数・期間はめやすで、現在地により前後します。結果を保証するものではありません。
現在地を確認したうえで、正確な回数と総額をお見積もりします。見積もりだけのご利用も歓迎です。
統計教室の個別指導と同じ、和からの実践派講師陣が担当します。
堀口 智之 先生
Horiguchi Tomoyuki
数学・データ・生成AIで「意思決定の質」を高める。経営者・管理職向けに、ChatGPT・Claude・Geminiを横断する『AI時代の判断力』を伝える和から代表。
綱島 佑介 先生
Tsunashima Yusuke
『ゼロからわかる！管理職のためのChatGPT実践大全』著者。文系出身ならではの目線で、生成AI・統計・データ分析を「現場で使える形」に翻訳する和から副社長。
岡崎 凌 先生
Okazaki Ryo
大阪大学基礎工学研究科修士、人工知能の画像認識モデル研究に従事。Excel・R・Python・機械学習・生成AIまで幅広く対応。年間約30社の企業研修を担当。
岡本 健太郎 先生
Okamoto Kentaro
九州大学にて数理学博士号取得。「統計超入門」の講座を長年担当し、難解な数理を直感的に理解できる指導に定評。著書『アートで魅せる数学の世界』（技術評論社）で日本数学会出版賞受賞。
30分の無料相談で、目標までの学習プランをご提案します。
オンライン・全国対応／講師との無料体験授業あり
統計の学び直し全般は統計教室（個別指導）のご案内もご覧ください。
本講座は特定の成果を保証するものではありません。予測結果の業務利用はご自身の判断でお願いします。
遠方に在住の方や自宅で講義を受けたい方はオンライン講座をご用意しております。よくある質問はこちら
