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新たな時代の学びを提供する実務書

株式会社MOAI Lab（本社：東京都江東区）が、企業における需要予測の実務課題に光を当てた書籍『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2026年9月5日に発売します。本書は、古典的な統計モデルから最新のAI技術までを網羅し、実践的な予測手法の選択肢を提供します。

予測の重要性と選択肢の増加

需要計画や在庫管理、販売計画など、企業活動においては合理的な意思決定が常に求められます。近年では、従来の統計的手法に加えて、機械学習や深層学習の手法が急速に発展し、選べる手法が多様化しています。しかし、選択肢が増えたことで「どのモデルを選ぶべきか」「評価指標は何が適切か」といった意思決定が以前よりも難しくなっています。

本書の特徴と内容

『AI時代の時系列予測』では、時系列予測を単なるモデル選択の枠を超え、データ設計や評価、特徴量の活用も含んだ包括的な視点で解説しています。以下に本書で扱う主要な内容を挙げます。

多角的なモデル紹介

• - 統計モデル: 季節ナイーブ法、ARIMA、Theta法等の確立された手法。
• - 機械学習モデル: LightGBM、XGBoost、CatBoostなど、近年の技術革新を代表するもの。
• - 深層学習モデル: DeepARやTemporal Fusion Transformerなど、新しい時代のモデル。
• - 時系列基盤モデル: Chronosファミリーを中心にした最新のアプローチ。

評価指標の徹底解説

予測の評価には多様な指標がありますが、本書ではMAEやRMSEから確率的な評価指標まで、実業界との関連で説明します。これにより、より監督された品質管理や意思決定の基盤が整います。

データリークとその防止

データ設計の重要性を強調し、特に「データリーク」と呼ばれる故障を防ぐための注意点も実務例を交えて解説します。これにより、読者は実務での落とし穴を避ける知識を得られます。

誰に向いているか

本書は次のような読者を対象としています。

• - 需要・販売予測や在庫計画に携わる実務担当者。
• - 最新のAI手法を導入したい企業の担当者。
• - データサイエンティストとして実務に応用したい方。
• - 時系列予測に関心がある技術者や学生。

今後の展望と関連書籍

MOAI Labは「実効性のある最適化」をミッションに掲げ、今後も実務上の課題に対する知見を提供していきます。次に、数理最適化モデリング言語AMPLに関する書籍も予定しており、AIと数理最適化の未来に期待が寄せられています。

書籍の基本情報

• - 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
• - 発売日: 2026年9月5日
• - 価格: 紙書籍1,500円、Kindle版1,000円

この一冊が、予測業務の新たな基準を築くことでしょう。興味のある方は、ぜひ予約を検討してみてください。さらに、MOAI Labの情報をいち早く知りたい方は、公式サイトからメーリングリストに登録できます。

終わりに

時系列予測の新たな可能性を探る本書を通じて、より多くの業務が効率化され、意思決定が進化することを期待しています。MOAI Labは、常に新しい知識と技術の提供を続けて参ります。

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