--- title: "説明変数と目的変数とは｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/glossary/explanatory-and-target-variables/ description: "説明変数と目的変数とは、予測の手がかりにするデータと、予測したい値の組み合わせのことです。機械学習で予測を行うとき、当てたい値を目的変数、その手がかりにするデータを説明変数と呼びます。たとえば来月の売上を予測す" publisher: "フロレンティナ株式会社" --- [AIの基本](https://www.ai-ready.jp/glossary/#basics) # 説明変数と目的変数 せつめいへんすうともくてきへんすう／ Explanatory Variable / Target Variable 定義 説明変数と目的変数とは、予測の手がかりにするデータと、予測したい値の組み合わせのことです。 機械学習で予測を行うとき、当てたい値を目的変数、その手がかりにするデータを説明変数と呼びます。たとえば来月の売上を予測する場合、売上が目的変数で、過去の売上、季節、販促の有無、天候などが説明変数になります。どの説明変数を選ぶかで、予測の精度や結果の説明のしやすさが大きく変わります。予測の時点では手に入らないデータを説明変数に入れてしまうと、試験では精度が高く見えても、実際の業務では使えないことがあります。業務を知る担当者と一緒に、予測の時点で何が分かっているかを整理してから選ぶと、使えるモデルにつながりやすくなります。 来月の売上を予測する例 説明変数：過去の売上・季節・販促の有無・天候 モデル 目的変数：**来月の売上** 予測の時点では手に入らないデータを説明変数に入れると、試験では精度が高く見えても、実際の業務では使えないことがあります。 自社のAI活用の準備度は？[7つの柱で、10問・約3分で確かめる（無料・登録不要）](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) ## 関連する用語 - [特徴量](https://www.ai-ready.jp/glossary/feature/) - [教師あり学習](https://www.ai-ready.jp/glossary/supervised-learning/) - [回帰（機械学習）](https://www.ai-ready.jp/glossary/regression/) - [需要予測](https://www.ai-ready.jp/glossary/demand-forecasting/) ## この用語が出てくる記事 - [需要予測にAIを使う進め方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-demand-forecasting/)ガイド 最終更新 2026-11-13 ## 次の一歩 [測るAI-Ready診断（無料）いまの準備状況を、7つの柱で確かめられます。](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/) [相談する結果の解説（30分・無料）診断の結果をもとに、オンラインでご説明します。](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) [窓口ご相談のお申し込み経営・M&A・事業承継・上場・バリューアップはフロレンティナ、AIの導入・開発・データ・セキュリティ・研修はアメリア・テクノロジーがお受けします。](https://www.ai-ready.jp/consult/apply/) --- 出典：フロレンティナ株式会社「説明変数と目的変数とは｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/glossary/explanatory-and-target-variables/