Google Cloud は 10 月 12 日、Google Research の時系列基盤モデル TimesFM 3.0 を BigQuery でプレビュー提供すると発表しました。これまでの TimesFM 2.0 / 2.5 は 1 系列の履歴だけから予測する単変量のみでしたが、3.0 では関連する複数の系列や外部要因をまとめて扱えます。需要予測などをデータ移動やモデル学習なしで SQL から試したいデータ分析者向けの更新です。
主なポイント
- TimesFM 3.0 は 3.3 億パラメータのモデルで、Google は GIFT-Eval・FEV-Bench・TIME の 3 つの公開リーダーボードで首位だとしています。
AI.FORECASTにTARGET_COLSで複数の目的変数、PAST_COVARIATE_COLSで過去だけ分かる要因、FUTURE_COVARIATE_COLSで休日など将来も分かる要因を指定できます。- 出力は目的変数ごとに予測値と予測区間の上限・下限を返します。
- 既存の単変量予測や
AI.DETECT_ANOMALIESでもmodel => 'TimesFM 3.0'を指定するだけで切り替えられます。 - BigQuery Conversational Analytics では、自然言語の指示から同じ多変量予測のクエリを生成・実行できます。
出典: Introducing TimesFM 3.0 with multivariate time-series forecasting in BigQuery