東京都江東区に本社を置く株式会社MOAI Labは、企業の需要予測における実務課題に対応した実務書『AI時代の時系列予測：モデル・評価指標・静的特徴量の活用』の紙書籍（ペーパーバック）およびKindle版を、2026年9月5日よりAmazonにて発売する予定だ。著者は東京海洋大学教授の久保幹雄氏と原口和也氏が務める。古典的な統計モデルから機械学習、深層学習、AutoML、時系列基盤モデルまでを体系的に整理した内容となっている。

予測パイプライン全体を体系的に解説

需要計画や在庫管理、人員配置など、将来を見通した意思決定が求められる業務において時系列予測の手法は急速に多様化している。本書は、時系列予測を単なるモデル選択にとどまらず、データ設計からモデル比較、評価、特徴量活用までを含む予測パイプラインとして捉えて解説している。

モデルとしては、季節ナイーブ法、指数平滑法、ARIMA、Theta法、Prophet、Croston法などの統計モデルをはじめ、LightGBM、XGBoost、CatBoostなどの機械学習モデル、DeepAR、Temporal Fusion Transformer、PatchTST、DLinearなどの深層学習モデル、さらにChronos、Chronos-Bolt、Chronos-2、Totoなどの時系列基盤モデルまで幅広く紹介する。

また、MAE、RMSE、MASEなどの点予測指標や分位点損失などの確率的予測指標を取り上げ、予測精度の評価を業務上の損失や意思決定と結び付ける基礎を整理している。加えて、予測時点で利用できない情報を誤って用いる「データリーク」の実務上の注意点など、特徴量に関する解説も盛り込まれている。

書籍概要と想定読者

本書は、需要予測や在庫計画の実務担当者、AI予測の導入を検討する企業担当者、AutoMLや時系列基盤モデルを活用したいデータサイエンティスト、これから時系列予測を学ぶ学生や技術者などを対象としている。

• 書籍名：『AI時代の時系列予測：モデル・評価指標・静的特徴量の活用』
• 著者：久保幹雄、原口和也
• 企画：株式会社MOAI Lab
• 発売日：2026年9月5日予定
• 販売形態：紙書籍（ペーパーバック）、Kindle版
• ページ数：紙書籍 126ページ
• 価格（税込）：紙書籍 1,500円、Kindle版 1,000円

今後の展望とMOAI Labについて

MOAI Labは、予測モデルの選択や評価に関する知見の提供を通じて企業のDXや意思決定の高度化を支援するとしており、今後は「数理最適化モデリング言語AMPL」に関する書籍の刊行も予定している。

株式会社MOAI Labは2024年11月に設立され、数理最適化や組合せ最適化の研究者・エンジニアを中心としてAIと数理最適化を組み合わせた意思決定支援技術の開発や最適化ソリューションの提供を行っている。代表取締役は野々部宏司氏が務める。

本記事は株式会社MOAI Labの発表をもとに作成。

Dellows News編集部

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