非定常性とは？

「いつも30分」の通勤が、突然45分になった

朝の通勤路。いつも30分だったのに、新線が開業した瞬間、45分になった。あなたは何も変わっていないのに、「30分で着く」というルールだけが、使えなくなった——この”ルールが崩れる”感覚が、非定常性（non-stationarity）です。

つまり、非定常性とは、データのもつ平均値やばらつきが、時間とともに変わってしまう性質のことです。

あなたの日常にも、非定常性は潜んでいます

「データが変わる」はSFの話ではなく、毎日の生活の中にあります。

• コンビニの売上：「金曜夜に酒が売れる」のは3年前まで。テイクアウト文化が浸透して、パターンがずれた
• 天気の”いつもの流れ”：「梅雨は6月末まで」だったのに、近年は7月に入ったころに明ける年が増えた
• 株価の振れ幅：2020年以前は±3%が日常だったのに、+10%の日が平気になってきた

共通しているのは、”過去に正しかったルール”が、世界の動きとともに無効になるという点です。

試験で聞かれたとき、どう言えばいいか

非定常性は、G検定とデータサイエンティスト検定で「なぜモデルの精度が落ちるのか」の文脈で出題されやすい概念です。

G検定では「時系列データに非定常性がある場合、そのまま学習させても将来予測に使えるか」という問い方、データサイエンティスト検定では「検出の仕方や、差分を取るなどして定常性（stationarity）に変換する対処」が問われる傾向があります。

確認方法：「過去の平均が、未来の平均を保証しない状態」を自分の言葉で1文にできたら、理解は定着しています。

非定常性の”隣席”に座っている3人

非定常性とセットで名前を見る用語があります。

• 定常性（stationarity）：非定常性の対極。平均・ばらつきが時間軸で変わらない状態。非定常性を説明する入口になる
• ドリフト（drift）：非定常性が”ゆっくり”進んだときの俗称。モデルの精度が徐々に下がる現象として使われる
• レジマイチェンジ（regime change）：非定常性が”急激に”起きたときの表現。新ルールが突然切り替わるイメージ

試験で「ドリフト」と「レジマイチェンジ」の使い分けを問われたら、”ゆっくり vs 突然”の区別を1つ頭に置いておくと迷いません。

まとめ：「ルールが変わる」を、自分の言葉で持つ

非定常性とは、データの”いつもの姿”が時間とともに変わってしまう性質のこと。AIの予測が外れるのはモデルが悪いからではなく、世界側がルールを変えたからです。

試験の3語の要点：「平均・ばらつき・時間変化」——この3語を並べて言えるなら、定義は説明できる

今週の5分アクション：手元の天気アプリや株価サイトで「去年と今年、同じ月なのに傾向が違う」を1つ探してみる。見つけた瞬間、”非定常性”が体感に変わる

非定常性の「秩序から混沌へ」の破綻瞬間が中央の閃光で強く伝えられ、視覚的インパクトは非常に優れています。一方、奥行き感がやや平坦で、前景の立体要素をもう一つ増やすと迫力がさらに上がります。

評価項目	点数	コメント
概念の正確さ	4	秩序→混沌の遷移が非定常性の核心を捉えています
比喩の明快さ	4	中央の裂け目で「ルール崩壊」が一目瞭然です
立体感・奥行き	3	玻璃球と破片で奥行きはあるがやや平坦です
映え度（SNS寄与）	5	閃光と対角線構図でスクロールを止める魅力があります
色調の用語相性	4	シアン×アンバーで安定と不安定が明確です
合計	20 / 25	総合判定: 良好

評価基準: 1（不合格）〜5（優秀）AI Judge による自動評価