一文定義
AI予測分析とは、時系列データ・ビジネスメトリクス・需要予測にAI/MLを活用する技術で、LLMを組み込んだ予測システムも登場し、小売・金融・サプライチェーンで精度向上と自動化が進んでいます。
詳細解説
AI予測分析（AI Forecasting）とは、機械学習・深層学習・大規模言語モデルを活用して、時系列データや複雑なビジネスメトリクスの将来値を高精度で予測する技術・アプローチ群です。
従来の統計的予測手法（ARIMA・指数平滑法）と比較して、AIベースの手法は複数の変量・非線形パターン・外部要因を同時に考慮できる点が強みです。
主要なAI予測アプローチ： **深層学習ベース**：NHiTS・PatchTST・Temporal Fusion Transformerなどのニューラルアーキテクチャが長期予測で高精度を実現します。 **Foundation Models for Time Series**：Amazon Chronos・TimeGPT・LagLlamaなど時系列特化の基盤モデルが登場し、事前学習済みモデルのゼロショット予測が可能になっています。 **LLM統合型**：テキスト情報（ニュース・決算報告・SNS）と時系列データを組み合わせてLLMで予測精度を向上させる研究が進んでいます。
主要ユースケース： **需要予測**：小売・ECでの在庫最適化と発注自動化。 **金融予測**：株価・為替・リスク指標の予測。 **エネルギー需要予測**：電力グリッドの需給バランス管理。 **サプライチェーン**：製造・物流の需要変動予測と最適化。
NeuralForecast（Nixtlaが開発）はPythonベースの高性能ライブラリとして広く使われており、Amazon ForecastやAzure Time Series Insightsといったクラウドサービスも普及しています。
参考情報・出典
- ▸Amazon Chronos: Learning the Language of Time Series— arXiv（参照日: 2026-02-26）
- ▸NeuralForecast: User friendly state-of-the-art Neural Forecasting models— Nixtla（参照日: 2026-02-26）