Googleが1000億の実データで学習した予測AI「TimesFM」をひっそり公開していた

Tue, 14 Apr 2026 00:00:00 +0000

Googleが時系列予測のための基盤モデル TimesFM（Time Series Foundation Model）をひっそりと公開していた。1000億以上の実データで学習済みで、自分のデータをファインチューニングすることなく（ゼロショットで）すぐに使える点が特徴だ。

TimesFM とは

TimesFM は Google Research が開発した時系列予測に特化した基盤モデルだ。GPT-3 などの大規模言語モデルに着想を得たデコーダーのみのトランスフォーマーアーキテクチャを採用しており、テキストではなく「時系列データのパターン」を学習する。

パラメータ数: 2億パラメータ（TimesFM 2.5 では最適化済み）
アーキテクチャ: デコーダーのみのトランスフォーマー
コンテキスト長: TimesFM 2.5 で 16,384 タイムポイント（8倍に拡張）

何が予測できるのか

TimesFM が得意とするユースケースは多岐にわたる。

売上・需要予測: 小売の週次売上、在庫需要、サプライチェーン計画
市場価格予測: 株式市場、コモディティ、仮想通貨の価格変動
電力需要予測: 電力負荷、エネルギー価格、スマートグリッド最適化
ユーザートラフィック予測: Web サイトのアクセス、API リクエスト量、サーバー負荷計画

ゼロショットで使えるのが最大の強み

従来の深層学習モデルは、予測したいデータセットに合わせて個別にトレーニングする必要があった。TimesFM はそれとは異なり、一切のファインチューニングなしに新しいデータセットに対して高精度な予測を実現する。

公式の評価によると、ゼロショット状態の TimesFM は多くの個別学習済み深層学習モデルを上回るパフォーマンスを示している。

学習データ

TimesFM は以下のデータソースから 1000 億以上のデータポイントを使って学習されている。

データソース	内容
Wikipedia ページビュー	2012〜2023年の閲覧数時系列データ
Google トレンド	22,000 件の検索関心度時系列データ（時間単位〜週単位）
公開データセット	M4、電力、トラフィックなどのベンチマークデータ
合成データ	ARMA 生成の 300 万件のシリーズ

最新バージョンでは 4000 億以上の実世界タイムポイントで学習されているとも報告されている。

使い方

インストール

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pip install timesfm

Python での基本的な使い方

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import timesfm

# モデルの初期化（Hugging Face からダウンロード）
tfm = timesfm.TimesFm(
 hparams=timesfm.TimesFmHparams(
 backend="pytorch",
 per_core_batch_size=32,
 horizon_len=128,
 ),
 checkpoint=timesfm.TimesFmCheckpoint(
 huggingface_repo_id="google/timesfm-2.5-200m-pytorch"
 ),
)

# 配列から予測
forecast_array, _ = tfm.forecast(
 inputs=[context_time_series],
 freq=[0], # 0: 高頻度（日次以下）、1: 週次・月次、2: 四半期・年次
)

# DataFrame から予測
forecast_df = tfm.forecast_on_df(
 inputs=df,
 freq="D", # 日次
 value_name="target",
 num_jobs=-1,
)

Hugging Face モデル

複数のバリアントが公開されている。

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