user:
フリーで使える多変量の時系列データはありませんか？ご存じでしたら詳しく教えてください。できれば月次データが良いです。
assistant:
はい。フリーで使える多変量の時系列データはかなりあります。
しかも月次データは経済・金融・エネルギー・気象・交通などで特に見つけやすいです。
以下では、
- すぐ使いやすい無料の月次・多変量データ
- 日本で使いやすいデータ
- 機械学習・時系列予測でよく使われる公開データ
- 入手先ごとの特徴
- 選び方のコツ
- 必要ならすぐ分析できる形で取得する方法
の順で整理します。
1. まずおすすめの「月次・多変量」無料データ
A. FRED / ALFRED（米国経済データ）
おすすめ度：非常に高い
月次データ：非常に豊富
多変量性：高い
- 提供元: Federal Reserve Bank of St. Louis
- URL: https://fred.stlouisfed.org/
どんなデータがあるか
月次の代表例:
- 失業率
- CPI（消費者物価指数）
- PPI
- 鉱工業生産
- 住宅着工
- マネーストック
- 政策金利関連
- 小売売上高
- 雇用統計
- 景気先行指数系
多変量として使いやすい理由
FREDは「1つの巨大な経済時系列データベース」なので、複数系列をまとめて扱いやすいです。
例えば月次で以下を並べるだけで多変量時系列になります。
- CPI
- unemployment rate
- industrial production
- retail sales
- federal funds rate
- housing starts
メリット
- 無料
- APIあり
- 月次系列が多い
- 欠損処理しやすい
- 研究・教育・実務の試作に使いやすい
注意
- 系列によって季節調整済み/未調整がある
- リアルタイム改定値を気にするならALFREDを見る
B. OECD Data
おすすめ度：高い
月次データ：多い
多変量性：高い
国際比較に強い
どんなデータがあるか
- 消費者物価
- 失業率
- 景況感指数
- 生産者物価
- 鉱工業生産
- 貿易
- 金利
- 自動車販売
- 複数国のマクロ指標
特徴
同じ定義で複数国を横断比較しやすいのが強みです。
月次で国×指標という形にすると、多変量・パネル時系列としてかなり使えます。
向いている用途
- 国際比較
- パネル時系列
- マクロ経済予測
- 景気指標分析
C. World Bank Data
月次はやや少なめ、年次が多い
ただし一部の高頻度系列もあります。
コメント
世界銀行は便利ですが、月次中心で探すならFREDやOECDの方が使いやすいです。
月次が欲しい場合の第一候補ではありません。
D. Yahoo Finance / Stooq / Alpha Vantage など金融データ
おすすめ度：高い
月次データ：日次から月次に集約しやすい
多変量性：非常に高い
代表例
- 株価指数
- 個別株
- ETF
- 為替
- 金利
- 商品価格
入手先
- Yahoo Finance
- Stooq
- Alpha Vantage
- Nasdaq Data Link（一部無料）
月次にする方法
日次データを月末値や月平均に集約すれば、すぐ月次の多変量時系列になります。
例
- S&P500
- NASDAQ
- USD/JPY
- Gold
- Crude Oil
- VIX
これらを月次変換すれば多変量時系列として扱えます。
注意
- 提供元により利用規約の確認が必要
- 欠損やティッカー変更に注意
E. UCI Machine Learning Repository
機械学習用データを探すなら有力
ただし、月次に限定すると必ずしも多くないです。
多変量時系列自体はありますが、センサーデータや日次未満の高頻度が多めです。
F. Kaggle
無料公開データが多い
特徴
「monthly multivariate time series」で検索すると多数あります。
ただし注意点として：
- 出典がばらばら
- 再配布データが混じる
- メンテ状況に差がある
- 学習用に整形済みなのは便利
向いている人
- まず手元ですぐ試したい
- 前処理済みのCSVが欲しい
2. 日本で使いやすい月次・多変量データ
日本のデータをご希望なら、以下が特に有力です。
A. e-Stat（政府統計の総合窓口）
最重要クラス
どんなデータがあるか
- 消費者物価指数
- 労働力調査
- 家計調査
- 鉱工業指数
- 小売・商業動態
- 人口推計
- 住宅着工
- 毎月勤労統計
- 貿易統計関連への導線
多変量としての使い方
例えば月次で以下を組み合わせられます：
- CPI
- 完全失業率
- 有効求人倍率
- 鉱工業生産指数
- 百貨店売上
- 家計消費支出
- 住宅着工戸数
メリット
- 無料
- 公的統計で信頼性が高い
- APIあり
- 日本語で扱いやすい
注意
- データセットごとに形式が違いやすい
- 月次でも開始時点や改定頻度が異なる
- 系列名の統一に少し手間がかかる
B. 日本銀行統計
主なデータ
- マネーストック
- 金利
- 企業物価指数
- 資金循環
- 為替関連
- 短観関連（一部は四半期）
向いている用途
- 金融・マクロ分析
- 物価、金利、貨幣量を含む多変量時系列
C. 気象庁データ
- URL: https://www.jma.go.jp/
- 気象データ検索: https://www.data.jma.go.jp/
データ例
- 月平均気温
- 月降水量
- 日照時間
- 湿度
- 積雪
- 各観測地点ごとの月次集計
多変量としての使い方
地点ごと、あるいは全国主要都市ごとの
- 気温
- 降水量
- 日照時間
- 湿度
を並べれば、典型的な月次多変量時系列になります。
向いている用途
- 気象予測
- 売上予測との外生変数
- 季節性分析
D. 電力需要・エネルギー関連
例
- 電力広域的運営推進機関（OCCTO）
- 資源エネルギー庁
- 各電力会社の公開データ
月次の
- 電力需要
- 発電量
- 燃料価格
- 気温
を組み合わせると多変量時系列として有用です。
E. 国土交通省・観光庁
データ例
- 宿泊旅行統計
- 訪日外客数（JNTO）
- 住宅着工
- 交通量
- 不動産関連指標
月次で揃えやすい系列も多いです。
3. 時系列予測でよく使われる公開データセット
ここは「研究やコンペでよく見る」ものです。
A. M4 / M3 コンペデータ
特徴
- 時系列予測ベンチマークとして有名
- 月次系列が多数含まれる
ただし
これは複数の単変量系列の集合という性格が強く、
「1つの多変量時系列」というよりは「たくさんの系列」です。
なので、厳密に「同一時点で複数変数がある多変量」とは少し違います。
B. Tourism dataset
観光需要の月次時系列として有名です。
ただしこれも系列集合型のことが多いです。
C. Electricity / Traffic / Exchange Rate データ
深層学習系の時系列論文で頻出です。
たとえば
- 電力消費
- 交通量
- 為替レート
- 気象
など。
これらは多変量時系列または多系列時系列として使われます。
注意
論文由来のデータは
- 元データURLが切れている
- 前処理後データしか残っていない
ことがあります。
4. 月次の多変量時系列として特に作りやすいテーマ
「フリーで使える」だけでなく、実際に扱いやすい組み合わせを挙げます。
テーマ1: マクロ経済（月次）
変数例
- CPI
- 失業率
- 鉱工業生産
- 小売売上高
- 金利
- マネーストック
- 為替レート
入手先
- 米国なら FRED
- 日本なら e-Stat + 日銀
長所
- 月次が豊富
- 多変量にしやすい
- 解釈しやすい
テーマ2: 金融市場（月次）
変数例
- 株価指数
- 為替
- 原油
- 金
- 国債利回り
- ボラティリティ指数
入手先
- Yahoo Finance
- Stooq
- FRED
長所
- データが多い
- 月次変換が簡単
- 予測や因果分析に向く
テーマ3: 気象（月次）
変数例
- 気温
- 降水量
- 湿度
- 日照時間
- 風速
入手先
- 気象庁
- NOAA
- Meteostat
長所
- 季節性が明確
- 外生変数としても有用
テーマ4: エネルギー（月次）
変数例
- 電力需要
- 気温
- ガス需要
- 燃料価格
- 再エネ発電量
入手先
- 政府統計
- 電力機関
- FRED（一部）
長所
- 実務に近い
- 季節性とトレンドが明確
5. 具体的におすすめの「すぐ使える」データ候補
ここは特に実用的なものを厳選します。
候補1: FREDから作る米国マクロ月次多変量データ
例の変数
- CPIAUCSL（消費者物価指数）
- UNRATE（失業率）
- INDPRO（鉱工業生産指数）
- RSAFS（小売売上高）
- FEDFUNDS（FF金利）
- HOUST（住宅着工）
なぜおすすめか
- 月次で長い期間がある
- 欠損が少ない
- 多変量予測、VAR、状態空間モデルに使いやすい
候補2: e-Statから作る日本マクロ月次データ
例の変数
- 消費者物価指数
- 完全失業率
- 有効求人倍率
- 鉱工業生産指数
- 家計消費支出
- 住宅着工戸数
なぜおすすめか
- 日本語で扱える
- 日本経済の分析に直結
- 月次で多変量を組みやすい
候補3: 気象庁の都市別月次気象データ
例の変数
- 月平均気温
- 月降水量
- 月間日照時間
- 平均湿度
なぜおすすめか
- 完全無料
- 季節性がわかりやすい
- 可視化が映える
- 売上や需要予測の説明変数にも使える
候補4: 金融資産の月次リターン多変量データ
例の変数
- 日経平均
- TOPIX
- USD/JPY
- 金価格
- 原油価格
- 米10年国債利回り
なぜおすすめか
- 取得が簡単
- 月次変換しやすい
- 共分散・相関分析に向く
6. 利用時の注意点
無料データを使うときは、以下を確認すると失敗しにくいです。
1. 利用ライセンス
- 完全自由利用か
- 商用利用可か
- 出典表示が必要か
特にKaggleやYahoo Finance系は、元データの規約確認が大事です。
2. 更新頻度
- 毎月更新か
- 遅延があるか
- 改定値が入るか
3. 季節調整
- 季節調整済み（SA）
- 原系列（NSA）
同じ分析の中で混ぜると注意が必要です。
4. 欠損と開始時点
多変量にすると、各系列の開始年月が揃わないことが多いです。
5. 単位の違い
- 指数
- 金額
- 率
- 前年同月比
- 前月比
混在するので標準化や対数差分の検討が必要です。
7. 目的別おすすめ
「とにかく簡単に月次の多変量時系列が欲しい」
→ FRED
「日本のデータがいい」
→ e-Stat + 日銀 + 気象庁
「予測コンペっぽいデータがいい」
→ M4, Kaggle, UCI
「金融の多変量がいい」
→ Yahoo Finance / Stooq / FRED
「気象や需要予測に使いたい」
→ 気象庁 / NOAA / 電力公開データ
8. もし私なら最初に使う3候補
初心者にも実務寄りにも使いやすい順で言うと、
1位: FRED の米国月次マクロ
- 整理しやすい
- 変数が豊富
- APIもある
2位: e-Stat の日本月次マクロ
- 日本語で扱いやすい
- 公的統計で安心
3位: 気象庁の月次気象データ
- 多変量が自然
- 季節性が見やすい
9. 必要なら具体的なデータセット候補をさらに絞れます
もしよければ次に、あなたの目的に合わせて具体的な候補を3〜5個まで絞って提案できます。
たとえば以下のどれかを教えていただければ、かなり実用的に案内できます。
- 分析対象は日本か海外か
- 経済・金融・気象・売上・エネルギーのどれが良いか
- 機械学習用か、統計解析用か
- CSVですぐ使いたいか、APIでもよいか
- 変数数は少なめ（5〜10）か、多め（50以上）か
必要なら次に、
- 「日本の月次・多変量データを5個厳選」
- 「FREDで取れる月次データの具体的な系列コード一覧」
- 「Python/Rでの取得方法」
- 「論文や時系列予測で使いやすい公開データ」
のどれかに絞って、さらに詳しくお手伝いできます。
user:
ありがとうございました。以上の内容をブログに残したいので、タイトルを考えてください。
assistant:
もちろんです。ブログ用途なら、検索されやすさと内容のわかりやすさの両方を意識すると良いです。
以下、いくつかタイプ別に提案します。
王道でわかりやすいタイトル
- フリーで使える多変量時系列データまとめ｜月次データ中心におすすめを紹介
- 無料で使える多変量の時系列データ一覧｜月次データを中心に解説
- 多変量時系列データの無料入手先まとめ｜月次データが欲しい人向け
- 月次で使える無料の多変量時系列データを探してみた
- フリーで使える月次の多変量時系列データまとめ
少し読み物っぽいタイトル
- 月次の多変量時系列データはどこで手に入る？無料で使える公開データを整理してみた
- 無料で使える多変量時系列データを調べたので、月次データ中心にまとめます
- 時系列分析に使える無料の多変量データを月次中心でまとめてみた
- 多変量の月次時系列データが欲しい人のための公開データガイド
- 機械学習や統計解析に使える無料の多変量時系列データ集【月次中心】
SEO寄りのタイトル
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- 多変量時系列データの無料公開サイトまとめ【月次データあり】
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日本語ブログとして自然でおすすめ
個人的には、次のあたりが使いやすいです。
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