クイックナビゲーション
FORECAST.ETS.SEASONALITY 関数
概要
FORECAST.ETS.SEASONALITY 関数は、時系列データの季節性を自動検出して整数で返します。指数三重平滑化 (ETS) アルゴリズムを使用して、データに含まれる周期パターンを分析し、最適な季節性期間を特定します。
構文
FORECAST.ETS.SEASONALITY(値, タイムライン, [データ補完], [集計])パラメータ
| パラメータ | タイプ | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| 値 | 数値配列 |
はい | 季節性検出対象となる数値データ。連続した時系列値を指定します。 |
| タイムライン | 日付/時刻配列 |
はい | 値に対応する時間軸。等間隔である必要があります。 |
| データ補完 | 数値(0-1) |
いいえ | データの欠損値処理方法を指定します。 |
| 集計 | 数値(1-3) |
いいえ | 複数データ点の集計方法を指定します。 |
FORECAST.ETS.SEASONALITY関数の使用
FORECAST.ETS.SEASONALITY は、販売データやアクセスログなどの時系列データで季節パターンを自動検出する際に使用します。検出した季節性を FORECAST.ETS 関数の seasonality 引数に渡すことで、より正確な予測が可能になります。
FORECAST.ETS.SEASONALITYの一般的な例
月次販売データの季節性検出
=FORECAST.ETS.SEASONALITY(B2:B25, A2:A25)過去24ヶ月の月次販売データから自動的に季節性期間（通常12）を検出します。
欠損データを含む場合
=FORECAST.ETS.SEASONALITY(B2:B25, A2:A25, 1)欠損データを線形補間して季節性を検出します。
よくある質問
データ期間が短すぎるか、明確な周期パターンがない場合、1を返します。少なくとも2周期分のデータが必要です。
日次、週次、月次など等間隔であれば自動認識されます。
一般的なエラーと解決策
#VALUE! エラー
Cause: 値とタイムラインの要素数が一致しない
Solution: 両方の範囲が同じ行数になるよう調整してください。
0が返される
Cause: 検出可能な季節性がない
Solution: データ期間を延長するか、FORECAST.ETS に手動で季節性を指定してください。
注記
- Excel 2016 以降および Microsoft 365 で使用可能
- 検出される主な季節性：7,10,12,14,24,26など
- タイムラインは昇順でソートされている必要があります
- 検出された値を FORECAST.ETS の seasonality 引数に使用
- サンプルファイル：Forecast_ets_example.xlsx
互換性
利用可能: Excel 2016, Excel 2019, Excel 2021, Excel for Microsoft 365
利用不可: Excel 2013 以前, Excel for Mac 2011, Excel Online（一部制限）
コンテンツ最終レビュー: December 9, 2025
更新頻度: 必要に応じて
テスト済みExcelバージョン: Excel 2016+, Excel for Microsoft 365