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Last updated: 2026/06/18
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概要
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TimesFM は Google Research が開発した時系列予測のための事前学習済みファウンデーションモデルです。

03

主な機能・特徴
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  • 時系列予測に特化したデコーダー中心の設計

  • PyPI 版とローカル環境でのインストールオプション

  • XReg による共変量サポートと長さ拡張対応

  • LoRA を用いたファインチューニングの事例とテスト追加

  • バージョン間でのパラメータ数削減・コンテキスト長の拡張・予測ヘッドの拡張

04

アーキテクチャ・構成図
Slide content 
@startuml
actor ユーザー
package timesfm {
  [TimesFM コア] --> [予測ヘッド]
  [TimesFM コア] --> [共変量サポート(XReg)]
  [TimesFM コア] --> [LoRA ファインチューニング]
  [TimesFM コア] --> [検証テスト]
}
ユーザー --> TimesFM コア : リクエスト
@enduml
05

使い方・はじめ方
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  • PyPI から timesfm[torch] もしくは timesfm[flax] をインストールする

  • ローカル環境でクローン後、仮想環境を作成して依存をインストールする

  • TimesFM 2.5 モデルを読み込み、ForecastConfig で設定して予測を実行する

  • LoRA を用いたファインチューニングの例を参照して実装する

06

まとめ・活用シーン
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  • 大規模な時系列データの長期予測や不確実性の評価

  • BI・データウェアハウスへの組み込み（BigQuery ML 連携など）

  • 日次・週次のスプレッドシートを用いたデータ分析の自動化

  • エージェント的呼び出しを想定したデプロイメント（Vertex Model Garden など）

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