BigQueryML の TimesFM で学習不要な「ゼロショット」の時系列予測を試してみた

はじめに こんにちは、クラウドエースの木村です。 Google Cloud の BigQuery ML にモデルの学習やチューニングを一切行わずに、時系列データの予測ができる TimesFM が登場しました。 この記事では、TimesFM の仕組みから、実際の SQL を使ったハンズオン、そして BigQuery ML のもう一つの予測モデル「ARIMA_PLUS」との比較まで、ざっくりと解説します。 対象読者 SQL は書けるけど、機械学習は専門外というデータアナリストの方 BigQuery で手軽に時系列予測を試してみたいエンジニアの方 TimesFM と ARIMA_PLUS の使い分けに悩んでいるデータサイエンティストの方 第1章：TimesFM とは TimesFM について、まずはその仕組みと特徴について簡単に紹介します。 1.1. TimesFM の概要 TimesFM は、

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"これまではデータをエクスポートして Python でモデリング…といった手間が必要でしたが、AI.FORECAST ならデータ準備から予測まで SQL だけで完結"