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サービス・商品ニューロジカ（東京都渋谷区）は14日、時系列データを扱うAI基盤モデル「yoft」を開発し、APIの一般提供を開始したと発表した。将来予測、異常検知、欠損データの補完を一つの基盤で処理でき、小売・物流分野では商品の発注や配車などへの活用を想定している。
企業では、電力の需給調整や商品の発注、設備保全、物流の配車など、将来の数値変化を見込んだ判断が求められる。一方、従来の予測システムでは、商品や設備、拠点ごとにモデルを設計し、学習や調整を繰り返す必要があり、対象が増えるほど専門人材や運用の負担が大きくなることが課題だった。
yoftは、エネルギーや交通、金融、気象など多様な分野の時系列データから、トレンドや周期性、変動パターンなどに共通する特徴を学習した基盤モデルを活用する。学習時に扱っていないデータについても、追加学習なしで予測する「ゼロショット」に対応し、用途ごとにモデルを一から開発する負担を減らす。
また、不規則な観測間隔や欠測、高頻度の信号にも対応する。センサーごとに測定時刻が異なる場合や、通信断、点検などで記録が欠ける場合でも、そのまま扱えることを特徴としている。
予測に加え、設備のセンサー値などの異常検知や欠損データの補完にも対応する。予測に影響した変量や時刻を示す説明可能性の機能についても、個別に導入相談を受け付ける。
予測性能については、時系列予測ベンチマーク「GIFT-Eval」で、同社のオーケストレーションモデル「yoft-o」が、公開資料で追加学習なしと確認できた手法の比較で1位を記録したとしている。追加学習の有無を問わない全143エントリーでは3位となり、基準手法と比べて予測誤差を35％低く抑えたという。
APIはサービスサイト「yoft.ai」で提供し、ブラウザー上で手元のデータを試すこともできる。推論処理は同社のサーバーで行うため、利用企業がGPUやモデルの運用環境を用意する必要はない。
同社は16日まで幕張メッセ（千葉市美浜区）で開催されている「CEATEC 2026」に出展し、予測、異常検知、欠損補完のデモを紹介している。
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