9月12日、The Decoderが「Google's new AI model predicts the future from sales data, weather, and discount schedules」と題した記事を公開した。Googleが売上データ・天気予報・割引スケジュールといった複数の変数を組み合わせて将来を予測する時系列予測モデル「TimesFM-3」を発表したことについて紹介されている。
プロモーション予定を"未来の情報"として読み込んで予測する
TimesFM-3の最も特徴的な点は、既知の未来イベント（計画済みの割引や天気予報など）を予測に組み込めることだ。
従来の時系列予測モデルは、過去のデータを元にパターンを外挿するだけだった。Googleが示したアイスクリームの販売予測の例がわかりやすい。過去の売上しか持たないモデルは、毎週の定型的な波形をそのまま延長するだけで、プロモーション予定を無視する。一方、TimesFM-3に割引スケジュールを渡すと、過去の実績から「プロモーションが需要を何%押し上げるか」を学習し、プロモーション日に約20%の販売増を見込んだ予測を出力する。
青の予測は割引スケジュールを知っており、プロモーション日（オレンジ）に約20%の売上増を見込む。赤はただの週次パターンの延長。| 画像: Google
このモデルは3種類の補助データを扱える。
- 複数の関連変数の同時予測（例：異なるアイスクリームフレーバーの売上）
- 過去にしか存在しない変数（例：過去の来客数）
- 既知の未来イベント（例：計画された割引、天気予報）
また、単一の点推定ではなく、1タイムステップあたり9つの値を出力し、予測の分布と不確実性を表現する。
アーキテクチャ：Transformerベースの双方向注意機構
青がターゲット系列、紫が過去のみ既知の変数、緑が将来のトークンまで含む既知の未来イベント。| 画像: Google
ベースはTransformerアーキテクチャで、連続する32データポイントを1パッチにまとめ、各系列を共通スケールに正規化することで、測定単位が大きく異なる変数どうしを直接比較できる。
注意機構（アテンション）は2種類の軸を持つ。時間軸方向では単一系列内のパターンを、過去の値だけを参照して学習する（未来情報のリークを防ぐ因果的注意）。変数軸方向では、ある時点の全変数を横断して比較し、「あの商品の値引きがこの商品の売上に与える影響」といった相関を捉える。この2種類の注意はそれぞれ独立した計算として設計されており、時間方向と変数方向の依存関係を並列的に扱う構造だ。
パラメータ数は3億3000万で、実データと合成データを合わせた1兆点超の時系列データで学習済み。前モデル群と同様、**ゼロショットで動作**し、新規タスクへの追加学習は不要だ。ゼロショットとは、モデルがタスク固有のファインチューニングなしに、学習時に見ていないデータや設定に対しても推論できる性質を指す。
また、従来バージョンは将来をブロック単位で逐次的に予測していたため、誤差が積み重なる問題があった。TimesFM-3は全未来タイムステップを空白としてマークし、一度のパスで埋める方式を採用し、この問題を解消している。
ベンチマーク：3指標でいずれも首位
Googleによると、TimesFM-3はGift-Eval、FEV-Bench、Timeの3ベンチマークすべてで、事前学習済み予測モデルの中で点精度・不確実性キャリブレーションともに1位となった。比較対象にはAmazonのChronos-2、Toto-2.0ファミリー、TiRex-2、Googleの前モデルTimesFM-2.5が含まれる。
左下ほど優秀。単変数モードに限定してもTimesFM-3はGift-Evalで大差をつけてリードする。| 画像: Google
単変数に限定してもTimesFM-3は競合に並ぶか上回り、多変数データを加えるとその差はさらに広がる。
※編集部の考察：なお、採用された3ベンチマークはいずれもGoogleが選定・公表したものであり、自社モデルに有利な指標が選ばれている可能性は否定できない。独立した第三者評価が出るまでは、結果は参考値として捉えるのが妥当だろう。
入手方法とロードマップ
TimesFM-3は現在、GitHubおよびHugging Faceで公開されている。Googleは数週間以内にBigQueryへの統合も予定しており、現在BigQueryでは前モデルのTimesFM-2.5がAI.FORECASTコマンドで単変数予測を提供している。
2024年のシリーズ開始以来、TimesFMはリテール、金融、製造、ヘルスケア、科学分野で導入されてきた。2025年9月リリースのTimesFM-2.5まで、全バージョンは1変数しか扱えず、多変数サポートはTimesFM-3で初めて実現した。
詳細はGoogle's new AI model predicts the future from sales data, weather, and discount schedulesを参照していただきたい。
