深層学習に基づく予測アーキテクチャの進展は、パラメータ構成の拡大に明確に表れている。しかし、実用的な場面において迅速なオンライン意思決定が求められる状況では、従来のアプローチに代わる新たな戦略の導入が不可欠であり、特にリアルタイム運用において適応性と効率性を兼ね備えたネットワークの開発が求められている。この転換は、深層学習に基づく予測フレームワークにおける以下の3つの主要な課題に直面しているため、極めて重要である。（i）トランスフォーマーの本質的な制約：自己注意（self-attention）機構の順序不変性（permutation-invariant）に起因する時間情報の喪失は、順序情報を保持しようとする試みにもかかわらず避けがたい。（ii）線形モデルが急激に変化する信号内の動的相互作用を捉えきれないこと。（iii）木ベースのアプローチが訓練データに存在する値の範囲を超えて外挿（extrapolation）できないこと。これらの課題に対応して、本研究では長期時系列予測（Long-Term Time Series Forecasting, LTSF）タスクに特化した、線形モデルと木ベースのアンサンブル勾配アルゴリズムをハイブリッド化した革新的なブースティング手法「LTBoost」を提案する。LTBoostは高次元データに対してもスケーラブルであり、二段階の戦略を採用する。まず、線形回帰モデルによりトレンドを捉え、既知のデータ範囲を超えた外挿を実現し、その後、残差（residuals）に焦点を当てた強力な非線形木ベースモデルを適用する。このブースティング型ハイブリッドアプローチは、従来モデルが抱える課題を克服するとともに、予測精度を顕著に向上させる。LTBoostの有効性は、9つの代表的なベンチマークデータセットを用いた実証実験により検証された。平均絶対誤差（MAE）を指標として評価した結果、36件のケースのうち32件で最先端（state-of-the-art）の性能を達成し、優れた予測性能を示した。さらに、ラグ特徴量（lag features）や信号正規化手法の影響についても検討し、予測精度のさらなる向上が確認された。本研究で提示するこのハイブリッドかつ高効率なアプローチは、LTBoostの革新性と特定の予測課題に対する有効な解決策を示しており、時系列予測分野における新たな展開を促進するものであり、多様な実世界応用への応用可能性を示唆している。