3行まとめ
- GoogleがTimesFM-3を公開しました。時系列の予測を担う基盤モデル大量のデータで先に学習させておき、個別の学習をせずに使い回す汎用のモデル。用語集でこの語を見るです。
- TimesFM-3は複数の系列と販促の予定を一緒に読み、追加学習なしで予測します。
- 公開ベンチマーク3つで、事前学習モデル中の平均順位が1位でした。
何が起きたか
Googleは2026年8月31日、時系列予測売上や来店客数など、時間の順に並んだ数字の先を当てること。用語集でこの語を見るの基盤モデル TimesFM-3 を公開しました。時系列とは、売上や来店客数のように時間の順に並んだ数字を指します。
TimesFM-3 のパラメータは3億3000万です。実データと合成データを合わせ、1兆時点を超えるデータで事前学習しています。
配布は GitHub と Hugging Face で始まりました。BigQuery への組み込みは数週間先だとGoogleは書いています。
TimesFM-2.5 までのモデルは、1本の系列しか見ませんでした。その系列の過去だけを手がかりに先を予測します。初代 TimesFM の登場は2024年、TimesFM-2.5 の公開は2025年9月です。
TimesFM-3 は複数の系列と外部の情報を同時に受け取ります。
なぜ難しい・何がすごいか
現実の売上は、その売上の過去だけでは説明できません。アイスの売上には、コーンやシロップの売上、来店客数、天気予報、販促、祝日が同時に効きます。TimesFM-2.5 までのモデルはこの手がかりを受け取る口を持たず、1本の系列だけを見ていました。
TimesFM-3 が受け取る入力は3種類です。
- 複数の予測対象: ブランド違いのアイスをまとめて予測する
- 過去だけ分かる補助情報: 過去の来店客数
- 未来まで分かる補助情報: 決まっている販促の日程、天気予報
しかも学習し直す必要がありません。ゼロショット手元のデータで学習し直さず、配布されたままのモデルで予測すること。用語集でこの語を見る、つまり配布されたままのモデルに自分のデータを渡すだけで予測が返ります。タスクごとの微調整も要りません。
Googleは Gift-Eval、FEV-Bench、Time の3つの公開ベンチマークで評価しました。点予測と確率予測の両方で、TimesFM-3 が事前学習モデル中の平均順位1位だったと報告しています。
たとえ話
来月の販促計画を立てながらアイスの売上を予測する場面を、Googleは例に挙げています。過去の売上だけを見るモデルは、週ごとの波をそのまま先へ伸ばし、来月どの日に販促が入るかを知りません。
TimesFM-3 には、販促の日程を未来まで分かる補助情報として渡せます。モデルは過去の履歴から、販促と売上の伸びの関係を読み取ります。そのうえで販促日に約20%の伸びを見込んだ予測を返します。
用語ミニ辞典
- 時系列予測: 売上や来店客数など、時間の順に並んだ数字の先を当てること。
- 基盤モデル: 大量のデータで先に学習させておき、個別の学習をせずに使い回す汎用のモデル。
- ゼロショット: 手元のデータで学習し直さず、配布されたままのモデルで予測すること。
- 共変量: 予測したい数字に影響する別の情報。来店客数や販促の日程が当たる。
- 分位点予測: 1つの値ではなく、上振れと下振れの幅も含めて予測すること。TimesFM-3 は各時点で10パーセンタイルから90パーセンタイルまで9つの値を出す。
技術者向けの深掘り
TimesFM-3 はデコーダのみの Transformer を土台にしています。連続する32ステップを1つのパッチにまとめてトークンにし、系列ごとに正規化して桁の違いを吸収します。
未来まで分かる共変量予測したい数字に影響する別の情報。来店客数や販促の日程が当たる。用語集でこの語を見るのトークンだけは作り方が違います。現在のパッチに先のパッチを連結する lookahead で、既知の未来を覗かせます。
Attention は2次元の格子として交互に働きます。時間方向の causal attention は、同じ系列の過去のトークンだけを見ます。系列方向の full variate attention は、同じ時点の全系列を見て系列間の相関を拾います。
デコードは非自己回帰です。TimesFM-2.5 まではパッチを1つずつ生成し、遅延と誤差の蓄積を抱えていました。
TimesFM-3 は予測区間にマスクしたトークンを並べます。Contiguous Patch Masking と呼ぶこの手順で、全区間を1回の順伝播で埋めます。
これは自分に関係ある？
- 予測を業務で回している人: 販促カレンダーや天気予報を予測の入力に足す作業を、モデルの再学習なしで試せます。BigQuery では TimesFM-2.5 の AI.FORECAST が1本の系列向けに今すぐ使え、TimesFM-3 の組み込みは数週間先です。
- 機械学習を触るエンジニア: 重みは GitHub と Hugging Face にあります。比較対象は Chronos-2、Toto 2.0 系列、TimesFM-2.5 で、共変量を使わない単変量モードの TimesFM-3 も平均順位で上に立っています。
- そのほかの読者: 初代 TimesFM 以降、小売、金融、オブザーバビリティ、製造、医療、自然科学の予測にこの種のモデルが使われてきたとGoogleは書いています。
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