時系列予測に画像解析を取り入れる試み：AIが数値を画像として扱うことで広がる可能性

投資や飲食店などあらゆる分野で使われている「未来を予測する技術」の進化形を解説

今週のテーマ：技術開発

パロアルトインサイトの嶋崎です。ビジネスではあらゆるところで予測が求められます。AIによる未来予測は以前よりされてきましたが、時系列と画像とを掛け合わせることでさらに精度を高めた予測が可能となりました。ビジネスでは常に時間軸が関係するため、親和性が高いと言えるでしょう。時系列と画像による予測はどのように行われるか解説します。

シリコンバレーから現役データサイエンティストのインサイトをお届けする「The Insight」。今回はあらゆる分野で使われている「時系列予測」の新しいアプローチについてご紹介します。「時系列の数字をAIが画像として扱う」ことで予測精度を高める手法が提案され、注目を集めています。

論文データ：
今回のディスカッション対象の論文をご紹介します。

タイトル：Image processing meets time series analysis: Predicting Forex profitable technical pattern positions
著者：AryaHadizadeh Moghaddam, SaeedehMomtazi
掲載サイト：Applied Soft Computing
発行日：2021年5月10日
引用数：
URL：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1568494621003835

? この記事から得られる３つのナレッジ
・時系列予測に画像解析を取り入れるアプローチ
・画像解析を用いる長所と短所、課題
・時系列予測の応用例

目次

時系列予測とは

AI による画像解析を時系列予測に取り入れた論文

実験結果の詳細

画像解析を用いた時系列予測に関する考察

時系列予測のビジネス現場での応用性

AIビジネスデザイナーからのワンポイントアドバイス

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時系列予測とは

時系列予測とは「時系列データを分析することで得られる傾向や特徴から未来を予測すること」です。時系列データの例としては以下があります。

• 気温
• 株価
• 店舗の売上

正確な時系列予測ができれば、変化にあらかじめ備えておけるため、非常に有益です。時系列予測の精度を高めるために、さまざまな研究がなされてきました。

特に予測が大きな意味を持つのが投資の分野です。例えば外国為替レート取引（FX）において「レートがいつどのように上下するか」が正確に予測できれば、取引によって大きな利益が得られます。

古くから使われてきたのは、値動きを表現した「ローソク足」のチャートからパターンを見出して、未来の値動きを予測する手法です。

そうした手法の例が右図です。ただし、このようなパターンは毎回あてはまるわけではありません。値動きを完全に予測するには程遠いため、さらに精度の高い予測方法が探求されてきました。

 

AI による画像解析を時系列予測に取り入れた論文

今回ご紹介する論文では、FX の時系列予測にAIを使っています。大きな特徴は、ローソク足のチャートを「画像」として解析する手法を取り入れている点です。

論文の時系列予測モデルでは、以下の2つの手法を使っています。

1️⃣ ローソク足の画像処理
使用技術：Convolutional Neural Network (CNN）（＝畳み込みニューラルネットワーク）

2️⃣ 数値分析
使用技術：Long Short-Term Memory（LSTM）（＝長・短期記憶）を搭載したCNN

この2つの手法を組み合わせたモデルで、時系列予測をする実験を行いました。すると従来から使われてきたどの時系列予測よりも、予測の精度が高まることが確認されたのです。