ニューロジカ、時系列基盤モデル「yoft」のAPI提供開始

ニューロジカは、現場データ向けの時系列基盤モデル「yoft」を開発し、APIの一般提供を始めました。
yoftは、不規則な観測間隔や欠測、高頻度の信号に対応します。
将来予測、異常検知、欠損補完を一つの基盤で実行でき、電力や売上、設備センサーなどのデータを扱います。

記事の概要

株式会社ニューロジカは2026年10月14日、サービスサイト「yoft.ai」でyoftのAPI一般提供を開始しました。
yoft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時系列基盤モデルです。
不規則な観測間隔や欠測、高頻度の信号に対応し、予測・異常検知・欠損補完をAPIで提供します。
推論はニューロジカ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。
同社によると、yoftのオーケストレーションモデル「yoft-o」は、GIFT-Evalで追加学習なしの手法として1位を記録しました。
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、97の評価設定をまとめた指標で基準手法より予測誤差を約35％低く抑えました。
APIでは手元のデータをブラウザ上で試せるほか、予測に重要だった変量や時刻を示す説明可能性機能も個別に相談できます。
エネルギー、製造、小売・物流などを想定し、利用企業のサーバーやエッジ機器での運用にも対応を相談できます。

記事のポイント

1. 3機能を一つのAPIで提供： 将来予測、異常検知、欠損補完に対応し、用途ごとのモデル開発や運用の負担を減らします。
2. 不規則な現場データに対応： 観測間隔のばらつきや欠測を含むデータを扱い、予測前の前処理で失われる情報の抑制を図ります。
3. GIFT-Evalで1位を記録： yoft-oは、追加学習なしの手法としてGIFT-Evalで1位、全143エントリーで3位となりました。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討企業： GPUやモデル運用環境を自社で用意せず、手元のデータで予測・異常検知・欠損補完を検証できます。まずは業務効果と既存システムへの接続方法を見極める段階に移りそうです。
• 同領域の競合： 不規則な観測や欠測を含む現場データへの対応に加え、3機能を一つのAPIで扱える点が比較軸になりそうです。今後は精度だけでなく、説明可能性や運用形態も問われると考えられます。
• データ基盤担当： 予測用途ごとに個別モデルを開発する前提を見直し、共通基盤で複数業務へ展開する選択肢が生まれます。サーバーやエッジでの運用可否を含めた構成検討が必要になりそうです。

このニュースの背景

電力需要や売上、設備センサー値などの時系列データは蓄積が進む一方、活用にはモデルの開発と継続的な運用が必要でした。
従来は商品や設備、拠点ごとにモデルを設計・調整する必要があり、対象が増えるほど専門人材と時間の負担が大きくなっていました。
現場データには観測間隔のばらつきや欠測もあり、予測前に間隔をそろえたり欠損を埋めたりすることで、元の観測時刻や細かな変化を扱いにくくなる課題もありました。
こうしたモデル開発・運用とデータ前処理の負担を減らす技術として、複数分野の時系列データで事前学習した基盤モデルが注目されています。

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