近年，人工知能技術の発達により機械学習による時系列予測が盛んになっている．機械学習モデルでは比較的高精度な予測を実現できるものの，どのように予測を導いたかを説明することは難しく，その説明性は低いといえる．本研究では局所近似手法とトレンド抽出を組み合わせることで，時系列データの将来変動予測における予測根拠の提示を試みた．実験では1週間後における海運指数と原油価格の変動量を予測するタスクに本手法を適用し，トレンドをベースとした予測根拠の提示ができることを確認した．