生成AIパスポート用語集生成AIの仕組みと生成モデル

自己回帰モデルとはじこかいきもでる

答え：○。株価や天気の推移など、時間順に並んだデータの予測に向いています。

英語Autoregressive Model分野生成AIの仕組みと生成モデル出題重要度★★☆公式テキスト公式テキスト第2章「自己回帰モデルとディープラーニング」

解説：村井宗明（GUGA協議員・元文部科学大臣政務官・AIエンジニア）｜公開 2026年10月8日｜更新 2026年10月8日

自己回帰モデルの意味

自己回帰モデルとは、過去のデータをもとにして次に来るデータを予測する手法です。株価や気温の推移のように、時間の流れに沿って並んだ時系列データの予測に特に向いています。公式テキストでは、1990年代から2000年代にかけてディープラーニングとともに技術が進展したと紹介されています。

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「自己回帰」とは、自分自身の過去の値を使って将来の値を説明するという意味です。たとえば、過去数日分の気温から明日の気温を予測する、といった使い方をします。

この考え方は文章生成とも深く関係しています。文章も単語が順番に並んだデータなので、「ここまでの単語の並びから次の単語を予測する」ことを繰り返せば、文章を一語ずつ生み出せます。GPTのような文章生成AIも、前の単語列から次の単語を予測して出力をつなげていく自己回帰的な仕組みで文章を作っています。

自己回帰モデルは、過去のデータをもとに次に来るデータを予測する手法で、時系列データの予測に有効である。

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答え：○

株価や天気の推移など、時間順に並んだデータの予測に向いています。