昨今よく言われる「第4次産業革命」や「データ駆動型社会」は、IoT（モノのインターネット）およびセンシング技術を基礎にしている。新たなしくみが従来不可視だった多くの物事をデータ化し、この膨大なデータを収集し分析・解析することにより、各種産業設備や社会インフラなどが革新される。
絶えず流れ続け、その傾向が時間変化する性質を持つデータストリームについては、社会インフラ、工場などのシステムの状態をリアルタイムで監視し、データを分析することで、設備の故障予防や稼働率の向上に貢献する効果が期待できる。そうしたデータの有効活用には、大規模な計算機を用いずに様々な種類のデータストリームから将来値を常に精度良く予測するリアルタイム予測技術が必要となる。 傾向が時間経過に伴い変化するデータストリームに対応する従来の手法では、分析作業を行う設備側（エッジ）デバイスの演算能力やメモリ容量の制約から、直近のデータを重視し、古いデータを消去、忘却する仕組みが主に取り入れられてきた。が...