Salesforce AIのMoirai 2.0：新時系列モデルがベンチマークを席巻

Salesforce AI Researchは、時系列基盤モデルの分野における大きな飛躍となるMoirai 2.0を発表しました。革新的なデコーダーのみのトランスフォーマーアーキテクチャに基づいて構築されたこの新モデルは、時系列予測モデルを評価する上でゴールドスタンダードとして広く認識されているGIFT-Evalベンチマークで、急速にトップの座を獲得しました。Moirai 2.0は、優れた性能を達成するだけでなく、驚くべき効率性でそれを実現しています。先行モデルと比較して推論速度が44%高速化され、サイズが96%小型化されており、しかも精度を損なうことはありません。この速度、コンパクトさ、精度の組み合わせは、学術研究と実際のエンタープライズアプリケーションの両方にとって、潜在的なゲームチェンジャーとなるでしょう。

Moirai 2.0の能力の背後にある核心的な革新は、そのアーキテクチャの変更にあります。マスクされたエンコーダーに依存する可能性のある以前のモデルとは異なり、Moirai 2.0はデコーダーのみのトランスフォーマーを採用しています。この設計選択により、過去の観測に基づいて将来の値をシーケンシャルに予測するプロセスである自己回帰予測生成のモデリング能力が大幅に向上します。このアーキテクチャの改良はスケーラビリティも向上させ、モデルがより大規模で複雑なデータセットで効果的に機能することを可能にします。また、単一のデータポイントではなく、複数のデータポイント（または「トークン」）を同時に予測する能力により、さらなる効率が向上し、予測中の安定性が高まります。このモデルは、トレーニング中に高度なデータフィルタリングメカニズムも組み込んでおり、低品質または予測不可能な時系列データを自動的に除外して、堅牢性を強化します。さらに、パッチトークン埋め込みやランダムマスキングなどの新しい技術が統合され、欠損値に関する情報をエンコードするモデルの能力を向上させ、予測段階で不完全なデータを扱う際の堅牢性を維持します。

Moirai 2.0の印象的な汎化能力は、その拡張され多様な事前学習データセットに由来しています。この基盤には、GIFT-Eval PretrainおよびTrainなどの実世界のデータセット、Chronos研究のChronos mixupおよびKernelSynthプロシージャを通じて生成された合成時系列データ、そしてSalesforceのITシステムから直接取得された貴重な社内運用データが含まれます。この広範で多様なデータミックスにより、Moirai 2.0は多数の予測タスクとドメインにわたって巧みに汎化でき、さまざまなビジネスニーズに高度に適応します。

Moirai 2.0のパフォーマンス指標は、その画期的な地位を明確に示しています。データリークのないモデルの中で、GIFT-Evalで最高のMASE（平均絶対スケール誤差）スコアを達成しており、これは予測精度に関する業界で認められた指標です。さらに、そのCRPS（連続ランク確率スコア）性能は、これまでの最先端モデルと同等です。先行モデルであるMoirai_largeと直接比較すると、Moirai 2.0はMASEで16%、CRPSで13%の改善を示しています。これらの精度の向上は、推論時間の劇的な短縮（44%高速化）とパラメータサイズの劇的な縮小（96%小型化）と相まって、高性能でスケーラブルな予測がこれまで以上に利用しやすくなったことを意味します。

実務家にとって、Moirai 2.0の進歩は、重要なエンタープライズドメインにおける具体的なメリットにつながります。その機能は学術的なベンチマークをはるかに超え、プロアクティブなキャパシティスケーリングと異常検出のためのIT運用、正確な収益予測のための販売予測、在庫管理を最適化するための需要予測、スケジューリングの改善と廃棄物の削減のためのサプライチェーン計画などの分野で実用的なアプリケーションを見出しています。モデルサイズの著しい縮小と速度の向上は、高品質な予測がこれまで前例のない規模で適用できることを意味し、データインフラストラクチャの複雑さに関わらず、企業がよりスマートで迅速な意思決定を行うことを可能にします。

Salesforceは、Moirai 2.0を開発者やデータサイエンティストが利用できるようにし、既存のワークフローへのシームレスな統合を促進しています。モデルと関連するオープンソースモジュールはHugging Faceで利用可能であり、簡単な実装が可能です。開発者は、標準のPythonライブラリと合理化されたワークフローを使用してMoirai 2.0をロードし、データセットを準備し、予測を生成し、結果を視覚化できます。Salesforceは、より深い実験のために完全な例とノートブックを提供しています。

最先端の汎用予測技術へのアクセスを民主化することで、Moirai 2.0は時系列モデリングの状況を再構築する態勢を整えています。さまざまなドメインでのその柔軟性、強化された堅牢性、高速な推論、および低い計算要件は、世界中の企業や研究者が予測の力を活用して変革的な意思決定を行う道を開きます。