ニューロジカ、売上や電力需要を予測する新AIを一般公開　国際性能評価で世界3位

株式会社ニューロジカは2026年10月14日、現場の数値データを扱う時系列基盤モデル「yoft」を開発し、専用サイト「yoft.ai」でAPIの一般提供を開始した。電力需要や売上、設備のセンサー値といった時間とともに変動するデータを扱い、将来予測、学習させ、そこから大きく外れた珍しい動きや故障、不正などの兆候を自動で見つけ出す技術のこと。">異常検知、欠損補完の3つの機能を1つの基盤モデルで提供する。

電力の需給調整や商品の発注、設備の保全といった業務では数値の将来予測が欠かせない。しかし従来の予測システムでは、商品や設備ごとに個別の予測モデルを設計し、学習と調整を繰り返す必要があった。さらに現場のデータは、センサーの通信断や点検によって欠測が生じたり、測定タイミングがそろわなかったりするため、予測前のデータ処理に多大な手間がかかる点や、予測の根拠が確認しにくいブラックボックス化が課題となっていた。

こうした負担を減らすため開発されたyoftは、エネルギーや交通、金融、気象などの大規模な時系列データであらかじめ学習を行っている。大規模言語モデルのように共通の変動パターンを獲得しているため、学習時に見ていない未知のデータに対しても追加学習を行わない「ゼロショット」で高精度な予測が可能だ。同社によると、不規則な観測間隔や欠測に対応し、予測・異常検知・欠損補完を行う時系列基盤モデルのAPIを一般提供するのは日本企業で初だという。

性能面では、米Salesforce AI Researchが公開する主要な時系列予測ベンチマーク「GIFT-Eval」において高い成績を残した。同社のオーケストレーションモデル「yoft-o」（掲載名：TIMEHEDGE）は、評価対象データによる追加学習を行わない手法の中で1位を記録したほか、追加学習の有無を問わない全143エントリーの中でも3位に入った。大規模言語モデルを使わずに基準手法と比較して予測誤差を約35%抑制している。

推論処理は同社サーバー側で行われるため、利用者は専用の高性能コンピューターを用意することなくAPI経由で利用できる。ブラウザ上で手元のデータを試せる環境も用意した。同社は今後、予測の根拠となった変数や時刻を示す説明可能性の機能提供や個別相談を受け付けるほか、CEATEC 2026でのデモ展示を通じてパートナーとの導入を進める方針だ。