需要予測

エネルギー・資源

電力予測に時系列基盤モデルは効くのか — ERCOTグリッド10モデル比較でわかった、効かせるための条件

「学習不要でそのまま使える」——時系列基盤モデルの売り文句を、米国最大級の電力市場ERCOTの実データで検証した論文が出た。結論はゼロショットでは誤差8〜14%、運用水準に届かない。ただし微調整すれば、従来手法が全データを使った精度を2割のデータで超える。提案書を評価する側が持っておくべき数字と、工場のデマンド管理に置き換えたROIを整理する。
物流・流通

生産計画の「勘と経験」をAIが数字に変える — 時系列基盤モデル『Chronos-2』が中小製造業の需要予測の本命解である理由

過剰在庫は運転資金を食い、欠品は信用を食う。最新研究『Chronos-2』は、追加学習なしで販促・天候など外部要因込みの需要予測をこなす時系列基盤モデル。「品目ごとにAIを作る」時代の終わりと在庫キャッシュ解放のROIを、導入ステップまで解説。