予測値・とは？初心者にもわかる解説と身近な活用例共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

予測値・とは？

このページでは 予測値・とは？ をやさしく解説します。予測値はデータやモデルを使って「未来に起こることの数値」を見積もるときに出てくる数字のことです。日常生活でもよく使われ、天気予報の降水量、学校のテストの点数の見込み、さらにはネットの検索トレンドなどさまざまな場面で現れます。予測値は必ず正確ではなく、確からさを示す情報（信頼区間）とセットで考えるのが基本です。

なぜ予測値が必要なのか

私たちは現実世界を完全には理解できません。そこでデータとルールを使って「この先どうなるか」を推測します。例えば、天気予報では過去の気温や湿度、雲の状態などのデータをもとに未来の降水量を推定します。こうして出てくるのが予測値です。

予測値と実測値の違い

予測値はこれから起こるであろう値を表します。一方、実測値は実際に観測された値です。予測値と実測値の差を誤差と呼びます。誤差が小さいほど予測が当たっていると判断されますが、必ずしも同じになるとは限りません。

よく使われる用語と注意点

信頼区間は「この範囲に予測値が入る確率」を示します。例えば100回の予測のうち95回はこの区間に実測値が入ると考えられる場合、信頼区間はかなり信頼できるといえます。データの質やサンプルの量、モデルの選び方で予測値は変わります。データが偏っていると、予測も偏ったり、時代が変わると精度が落ちたりします。

身近な例で考えよう

例1: 天気予報。過去の気象データと現在の観測値から降水量の予測値を出します。実測値は実際に降った量です。例2: 学校のクラスの平均点。全員の点数を集計して「次のテストの予想平均点」を出します。例3: ネットショッピングの需要。過去の購買データから、次の週の売上を予測します。

予測値を正しく解釈するコツ

・予測値は「可能性の高い値」を示すもので、必ず正解ではない点を理解する。

・予測値と実測値の差からモデルの精度を評価する。

・信頼区間を確認して、不確実性の範囲を知る。

表で見るポイント

項目	意味	例
予測値	未来の値と推定された数値	来週の雨の降水量予測値 5mm
実測値	実際に観測された値	来週の実際の降水量 4mm
誤差	予測値と実測値の差	予測5mm − 実測4mm = 1mm
信頼区間	予測がどの程度正確かの範囲	95%区間は3〜7mm