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時系列予測に画像解析を取り入れる新手法のご紹介
2022/02/16 ブログ, The Insight 
by kohei 

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


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。

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。

https://www.paloaltoinsight.com/membership-checkout/?level=4
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パロアルトインサイトについて

AIの活用提案から、ビジネスモデルの構築、AI開発と導入まで一貫した支援を日本企業へ提供する、石角友愛氏(CEO)が2017年に創業したシリコンバレー発のAI企業。

社名 :パロアルトインサイトLLC
設立 :2017年
所在 :米国カリフォルニア州 (シリコンバレー)
メンバー数:17名(2021年9月現在)

パロアルトインサイトHP:www.paloaltoinsight.com
お問い合わせ、ご質問などはこちらまで:info@paloaltoinsight.com

石角友愛
<CEO 石角友愛(いしずみともえ)>

2010年にハーバードビジネススクールでMBAを取得したのち、シリコンバレーのグーグル本社で多数のAI関連プロジェクトをシニアストラテジストとしてリード。その後HRテック・流通系AIベンチャーを経てパロアルトインサイトをシリコンバレーで起業。データサイエンティストのネットワークを構築し、日本企業に対して最新のAI戦略提案からAI開発まで一貫したAI支援を提供。東急ホテルズ&リゾーツ株式会社が擁する3名のDXアドバイザーの一員として中長期DX戦略について助言を行う。

AI人材育成のためのコンテンツ開発なども手掛け、順天堂大学大学院医学研究科データサイエンス学科客員教授(AI企業戦略)及び東京大学工学部アドバイザリー・ボードをはじめとして、京都府アート&テクノロジー・ヴィレッジ事業クリエイターを務めるなど幅広く活動している。

毎日新聞、日経xTREND、ITmediaなど大手メディアでの連載を持ち、 DXの重要性を伝える毎週配信ポッドキャスト「Level 5」のMCや、NHKラジオ第1「マイあさ!」内「マイ!Biz」コーナーにレギュラー出演中。「報道ステーション」「NHKクローズアップ現代+」などTV出演も多数。

著書に『AI時代を生き抜くということ ChatGPTとリスキリング』(日経BP)『いまこそ知りたいDX戦略』『いまこそ知りたいAIビジネス』(ディスカヴァー・トゥエンティワン)、『経験ゼロから始めるAI時代の新キャリアデザイン』(KADOKAWA)、『才能の見つけ方 天才の育て方』(文藝春秋)など多数。

実践型教育AIプログラム「AIと私」:https://www.aitowatashi.com/
お問い合わせ、ご質問などはこちらまで:info@paloaltoinsight.com

 

※石角友愛の著書一覧

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