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TimesFM モデル
このドキュメントでは、BigQuery ML の組み込み TimesFM 時系列予測モデルについて説明します。
組み込みの TimesFM 単変量モデルは、Google Research のオープンソースの TimesFM モデルの実装です。Google Research の TimesFM モデルは、多くの実世界のデータセットから数十億のタイムポイントで事前にトレーニングされた時系列予測用の基盤モデルです。そのため、多くのドメインにわたる新しい予測データセットに適用できます。TimesFM モデルは、BigQuery でサポートされているすべてのリージョンで利用できます。
AI.FORECAST
関数を使用して BigQuery ML の組み込み TimesFM モデルを使用すると、独自のモデルを作成してトレーニングすることなく予測を実行できるため、モデル管理の必要性を回避できます。TimesFM モデルの予測結果は、ARIMA などの従来の統計手法と同程度です。TimesFM モデルが提供するよりも多くのモデル チューニング オプションが必要な場合は、ARIMA_PLUS
モデルまたは ARIMA_PLUS_XREG
モデルを作成し、代わりに ML.FORECAST
関数で使用できます。
AI.FORECAST
関数で TimesFM モデルを使用する方法については、TimesFM 単変量モデルを使用して複数の時系列を予測するをご覧ください。
Google Research の TimesFM モデルの詳細については、次のリソースをご覧ください。
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最終更新日 2025-08-17 UTC。
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