未来の予測を形作る一冊『AI時代の時系列予測』が発刊決定

『AI時代の時系列予測：モデル・評価指標・静的特徴量の活用』発刊の背景

株式会社MOAI Labは、2026年9月5日に新たな実務書『AI時代の時系列予測：モデル・評価指標・静的特徴量の活用』を発売します。この書籍は、需要予測や在庫管理、人員配置など、様々な業務における意思決定を支える時系列予測の重要性を理解し、実務課題に対応するための内容となっています。著者は久保幹雄氏と原口和也氏で、古典的な手法から最新の機械学習モデルまでを広範囲にわたり解説しています。

需要予測の重要性

時系列予測は、企業が将来の需要を見通し、効果的な戦略を立てるための基盤として不可欠です。近年のデータ分析技術の進展に伴い、従来の統計モデルに加え、機械学習や深層学習といった新たな手法が登場しました。しかし、選択肢が増えることで、どのモデルを選ぶべきか、その評価指標は何かといった判断が難しくなっているのが現状です。

万能なモデルは存在しない

本書は、時系列予測をただのモデル選択に留まらせず、データ設計、モデル評価、特徴量活用に至るまでの一連の予測プロセスについて体系的に示しています。古典的な統計モデル（季節ナイーブ法、ARIMAなど）から機械学習や深層学習に至る多様な手法を包括的に紹介し、それぞれの特徴や適用事例に触れています。

評価指標の重要性

モデルの性能を評価するためには、MAEやRMSEなどの点予測指標だけでなく、確率的予測指標も考慮する必要があります。本書では、これらの指標の使い方と、業務上の実際の損失とどう結びつけて考えるかなど、実務的な視点からも詳細に解説しています。

特徴量とデータリークの重要性

時系列予測では、ターゲットや過去のデータだけでなく、未来の変数も考慮することが重要です。しかし、予測時点で利用できない情報を誤用する「データリーク」の問題にも注意が必要です。本書では、具体的な事例を通じて、このような注意点を解説しています。

想定読者

本書は、需要予測や販売予測に関わる実務者、最新のAIモデルを導入したい企業担当者、予測結果を業務に生かしたい方々など、幅広い読者を想定しています。また、データサイエンティストや学生にとっても、時系列予測を学ぶ上での貴重な教材となることでしょう。

MOAI Labの展望

MOAI Labは、企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）を支援すべく、知識と技術の共有に力を入れています。本書を通じて、多くの企業が時系列予測における具体的な知見を得られることを願っています。さらに、数理最適化モデリング言語であるAMPLに関する書籍の刊行も予定しており、AIと数理最適化の重要性を広めていく所存です。