我々は，時系列予測手法の選定のために，統計と機械学習手法をバランスよく採用したシンプルで標準的な実験の枠組みを検討している．これまでに，M4 Competitionのベンチマークを基本に，機械学習の競技大会でよく使用されている勾配ブースティング等を追加した31の時系列予測手法を比較し，M4のベンチマークに機械学習手法を追加することの有効性を確認した．本研究では，新たに2つの統計手法と3つの機械学習手法（内2つは既存手法の複数系列化）を採用し，36の予測手法を電力データを用いて比較実験した．追加した2つの複数系列手法の予測精度が高いことを確認した．