季節性を考慮した時系列予測モデルの構築方法 データは単に繰り返すだけでなく、定期的に同じパターンが再現します。月次の販売ピークや日中の気温の変動など、季節性のあるデータでは、ARIMA（自己回帰積分移動平均モデル）だけでは限界が出てきます。 そこで登場するのがSARIMA（季節調整ARIMA）です。このモデルは一般的なARIMAに季節成分を取り入れることで、定期的に反復するパターンを効果的に予測できます。SARIMAは、特に以下のような状況に適しています： 月毎や四半期毎の販売データ 日毎または時間毎の気象データ 周期的に発生するイベントの参加者数 本記事では、SARIMAの主な構成要素を解説し、季節性の特定方法からPythonを使ったSARIMAモデルの構築手順までを紹介します。使用するライブラリは「statsmodels」と「pmdarima」です。また、モデルの評価、パラメータ調整、および注意すべき常見の誤りについても取り上げます。