FORECAST.ETS.SEASONALITY関数 – 自動検出された季節性（周期）の長さを返す関数
1. 使い方と活用例
FORECAST.ETS.SEASONALITY関数は、時系列データに対してETS（指数平滑法）モデルが自動的に検出した季節性の周期を返す関数です。
データに周期性（例：週次、月次、年次など）があるかどうかを把握し、予測モデルの妥当性や特徴を分析する際に役立ちます。
2. 基本の書式
=FORECAST.ETS.SEASONALITY(values, timeline, [data_completion], [aggregation])3. 引数の説明
- values – 必須。予測の元となる既知の値（実績データ）。
- timeline – 必須。values に対応する時系列（日付または数値）。
- [data_completion] – 省略可能。TRUE（既定）なら空白を線形補完、FALSEなら欠損として扱う。
- [aggregation] – 省略可能。同一時点に複数の値がある場合の集約方法（例：AVERAGE、SUMなど）。
4. 使用シーン
- 時系列データの周期性（季節性）が存在するかどうかを確認したいとき。
- 売上やアクセス数などのデータが一定のサイクルを持っているかを可視化したい場合。
- FORECAST.ETS関数を使う前に、予測モデルに季節性を含めるべきか判断したいとき。
5. 応用のポイント
この関数は、ETSモデルがデータに基づいて自動検出した季節パターンの長さ（例：7、12、365など）を返します。
周期が検出されない場合、またはデータが不十分な場合は 1 を返します（非季節性モデル）。
結果は整数値であり、たとえば「12」は12期間ごとの季節性（例：月次データの1年周期）を示します。
6. 具体例とその解説
A2:A25 に日付、B2:B25 に月ごとの売上データがあるとします。
このとき、自動検出された季節性を確認するには次のようにします。
=FORECAST.ETS.SEASONALITY(B2:B25, A2:A25)
結果が 12 の場合、データには 12ヶ月（1年）周期の季節性があると判断されます。
結果が 1 の場合、季節性は検出されていない（または必要ない）という意味になります。
7. 関連関数の紹介
- FORECAST.ETS関数 – ETSモデルを使って予測値を返す関数
- FORECAST.ETS.CONFINT関数 – 予測値に対する信頼区間を返す関数
- FORECAST.ETS.STAT関数 – 予測モデルの統計情報を返す関数
- FORECAST.LINEAR関数 – 線形回帰による予測を行う関数
- SEQUENCE関数 – 季節性のパターンを検証するための期間リスト作成に便利な関数
8. まとめ
FORECAST.ETS.SEASONALITY関数は、時系列データに隠れた周期性（季節性）を明示的に数値で把握できる強力な分析ツールです。
予測モデル構築の前段階で活用することで、より精度の高い予測が可能になります。
9. 対応バージョン
Excel 2016以降で使用可能です。
Excel 365、Excel 2019、Excel Online にも対応しています。
Excel 2013以前では使用できません。