株式会社ニューロジカ（本社：東京都渋谷区、代表取締役：ピーク エイダン ゼファー）は、現場データを扱う時系列基盤モデル「yoft」を開発し、サービスサイト「yoft.ai」でAPIの一般提供を開始しました。

よftは、電力需要や売上、設備のセンサー値など、多様な現場データを扱うための基盤モデルです。不規則な観測間隔や欠測、高頻度の信号に対応し、将来予測・異常検知・欠損補完を一つの基盤で行います。

不規則な観測間隔や欠測に対応する時系列基盤モデルで、予測・異常検知・欠損補完をAPIとして一般提供するのは、当社が調査した公開情報の範囲では、日本企業で初めてです※1。

用途ごとにモデルを一から開発する負担を減らし、予測を日々の業務に組み込むためのAPIを提供します。

■ 市場背景：予測の活用を阻む、モデル開発・運用の負担
電力の需給調整、商品の発注、設備の保全、物流の配車。企業の日々の判断の多くは、「この先、数値がどう動くか」を前提にしています。IoTセンサーや業務システムの普及でデータの蓄積は進んでいますが、それを予測に生かすには、モデルの開発と継続的な運用が必要です。

これまでの予測ソリューションでは、商品や設備、拠点ごとに個別のモデルを設計し、学習と調整を繰り返す必要がありました。対象が増えるほど専門人材と時間がかかり、予測を使いたい業務があっても、開発や運用の負担が導入の壁になっていました。この負担を減らす技術として、「時系列基盤モデル」が注目されています。

■ 時系列データ活用の3つの課題と、yoftの解決策
売上や気温、設備のセンサー値など、時間に沿って記録された数値を「時系列データ」と呼びます。yoftは、こうしたデータの活用で生じる次の3つの課題に取り組みます。

課題1：用途ごとのモデル開発に手間がかかる
課題2：現場のデータは「整っていない」
課題3：予測の根拠が分からず、業務で使いにくい

■ GIFT-Evalで、追加学習なしの手法として1位※2
GIFT-Evalは、Google、Amazon、IBMなどが性能評価に採用する、世界的に主要な時系列予測ベンチマークの一つです。当社のオーケストレーションモデル「yoft-o」（掲載名：TIMEHEDGE）は、GIFT-Evalの正規化MASEによる比較で、評価対象データで追加学習しない手法の中で1位を記録しました。

■ 想定する活用例
エネルギー、製造、小売・物流など、幅広い分野での活用を想定しています。

■ サービスの提供と導入のご相談
サービスサイト「yoft.ai」で、予測・異常検知・欠損補完のAPIを一般提供しています。手元のデータをブラウザ上で試すこともできます。推論は当社のサーバーで行うため、利用者側でGPUやモデルの運用環境を用意する必要はありません。

■ 今後の展望：予測を、社会の意思決定インフラに
文章を扱う大規模言語モデルは、「読む・書く」仕事のあり方を一変させました。時系列基盤モデルは、「先を読んで決める」仕事を変える技術です。専門的なモデル開発に取り組まなくても、APIを通じて予測を日常業務に組み込めるようになれば、その活用は業種や企業規模を越えて広がります。

当社は、予測が電力や通信と同じように、社会を支える当たり前のインフラになる未来を目指します。

■ CEATEC 2026に出展
CEATEC 2026の当社ブースでは、yoftによる予測・異常検知・欠損補完のデモをご覧いただけます。

■ 会社概要
会社名：株式会社ニューロジカ
所在地：東京都渋谷区渋谷2丁目19-17 グローリア渋谷ビル7階
代表者：代表取締役 ピーク エイダン ゼファー
設立：2024年9月
事業内容：時系列予測基盤モデルの開発、AIモデル研究開発、技術パートナー
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