『AI時代の時系列予測』が示す新たな予測手法の全貌とは

経済の未来を見通す鍵、時系列予測

日本の企業が日々直面している需要予測や在庫管理の現場では、正確な意思決定が求められています。そのための強力なツールとなるのが、時系列予測術です。株式会社MOAI Labから刊行予定の『AI時代の時系列予測：モデル・評価指標・静的特徴量の活用』は、古典的な手法から最新のAIモデルに至るまで、多様な予測手法を網羅的に紹介した実務書です。

書籍の概要と目的

本書は、需要計画や販売予測、人員配置まで広がるさまざまな業務において、時系列予測が果たす重要な役割を重視しています。予測モデルには、従来の統計モデルに加え、機械学習や深層学習に基づく最新技術も含まれています。しかし、選択肢が増えることで、どのモデルを使うべきか、どの評価指標が適切かという判断が難しくなるのも事実です。

この書籍では、その複雑な問題を解きほぐし、予測プロセス全般、すなわちデータ設計やモデル比較、評価の仕方に目を向けて解説しています。著者の久保幹雄氏と原口和也氏が、実務に役立つ情報をわかりやすく伝えることを目指しています。

取り扱うモデルと評価指標

本書では非常に幅広い予測モデルが紹介されています。これには、季節ナイーブ法や指数平滑法、ARIMA、最新のAIモデルであるDeepARやTemporal Fusion Transformerなどが含まれます。特に注目すべきなのは、LightGBMやXGBoostなどの機械学習モデルの利用方法です。

評価指標に関しても、MAEやRMSEだけでなく、確率的な予測指標やビジネス上の損失と結びつけた評価方法についても詳述されています。これにより、実務担当者がより適切に予測精度を測るための基礎を築くことができます。

特徴量の役割とデータリークの注意点

時系列予測におけるデータの役割についても、多角的な視点から解説が行われます。ターゲットや系列キー、静的特徴量といった要素がどのように利用されるかを具体的な例と共に理解できます。また、情報を誤って利用することで生じるデータリークについても、実務上の注意点が整理されています。

誰に向けた本書なのか

この本は、需要予測や販売予測そして在庫計画に関わる実務担当者に向けて書かれています。さらに、AIモデルの導入や活用を検討している企業の担当者や、データサイエンティストなどにも非常に有用です。予測モデル選択の知識を深めたい方や、これから時系列予測を学ぶ技術者にも適しています。

今後の展望とMOAI Labのミッション

MOAI Labの目指す最適化技術の発展と、業務課題に対する支援の姿勢を本書は具体化しています。今後も、数理最適化モデリング言語AMPLに関する書籍の刊行を計画しており、AIと数理最適化を組み合わせた新しい技術の発信に努めていく所存です。

書籍『AI時代の時系列予測』は、2026年9月5日に発売予定で、紙書籍およびKindle版として販売されます。詳しい情報はMOAI Labの公式ウェブサイトおよびAmazonでご確認ください。予測モデルの選択や評価についての知見が、業務の現場でどのように活かされるのか、ぜひ一度手に取ってご覧ください。