【衝撃】Google、時系列予測AIで「文脈理解」を習得！専門家不要で神予測爆誕ｗｗｗ
1: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-09-27(土) 10:00:00.00 ID:AbcDefGhI Google Researchがまたなんかヤベーの出してきたぞ…時系列予測のAIで、ちょっとだけデータ見せるだけで劇的に賢くなるらしい。 ゼロショット（データなし）でもすごかったのに、数個の例（few-shot）見せたらさらに神がかるってマジかよｗｗｗ ソース：Time series foundation models can be few-shot learners
2: 名無しさん＠おーぷん 2025-09-27(土) 10:02:15.33 ID:JklMnoPQR まーたAIが人間様を追い詰めるんか…( ´Д｀)=3
3: やる夫 ◆Yaruo.AbC 2025-09-27(土) 10:03:40.80 ID:YaruoAbC やる夫はこれ使って株価予測するお！ 数個の銘柄の動き見せたら、次の大化け株教えてくれるお！きっと億り人になれるお！(｀・ω・´)
4: やらない夫 ◆Yaran.Def 2025-09-27(土) 10:04:55.12 ID:YaranDef >>3 それは無理だろ。株価予測はランダムウォークが基本。過去のデータだけで未来が正確に読めるなら、誰も苦労しないぞ。お前の夢はいつも無謀だな。
5: 名無しさん＠おーぷん 2025-09-27(土) 10:06:01.05 ID:StuVwXyZa >>4 ぐうの音も出ない正論ンゴねぇ…(´・ω・｀)
6: できる夫 ◆Dekiru.Ghi 2025-09-27(土) 10:07:30.99 ID:DekiruGhi 説明しよう！今回のGoogleの研究「TimesFM-ICF」は、LLMのFew-shot promptingの時系列版と言えるんだ。
∧＿∧
( ´･ω･) 簡単に言うと…
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ヽ_)_(_ノ
従来の時系列予測AIは、タスクごとに専用モデル作ったり、大量データでファインチューニングが必要だった。だけど「TimesFM-ICF」は、推論時に数個の関連する過去の時系列データ（インコンテキスト例）を見せるだけで、モデルがその場のパターンを学習して予測精度を爆上げするんだ！ 特に重要なのは「common separator token」だね。これがないと、予測したいデータとインコンテキスト例を混同しちゃうんだけど、デジタルな「区切り線」を入れることで、ちゃんと個別のパターンとして認識できるようになるんだよ。
7: 永遠の初心者さん 2025-09-27(土) 10:09:10.15 ID:ZzzZzzZzz >>6 できる夫先生、説明ありがとう！(´ω｀) えっと、時系列っておいしいの？(´・ω・｀)
8: できる夫 ◆Dekiru.Ghi 2025-09-27(土) 10:10:05.44 ID:DekiruGhi >>7 時系列っていうのは、時間順に並んだデータのことだよ。例えば、株価の推移、気温の変化、売上のデータとかね。未来を予測するのにすごく重要なんだ。今回のAIは、そういうデータの予測を劇的に簡単に、かつ正確にするって話さ。
9: 名無しさん＠おーぷん 2025-09-27(土) 10:11:30.77 ID:PqrStUvWX 6.8%の精度向上って地味に聞こえるけど、ビジネスの世界ではデカいんやろ？ 在庫管理とかエネルギー需要予測とか、数%で数億とか変わってきそう。
10: ホリエモン ◆Horie.Mon 2025-09-27(土) 10:12:45.01 ID:HorieMon >>9 時間のムダ。数%で数億どころか、経営判断のスピードが上がるだけで何十億も変わるわ。 結局、こういう技術が「新しいMLプロジェクト立ち上げ不要で予測」ってのが本質。コスト削減、意思決定加速、イノベーション促進。これに尽きる。やるかやらないかだけ。
11: ひろゆき＠考える人 2025-09-27(土) 10:13:59.88 ID:HiroyukI えー、でもそれって、結局のところ、データが必要なのは変わらないですよね？ 「専門家いらず」って言ってるけど、適切なin-context examplesを選ぶ専門家は必要になるんじゃないですか？それって、あなたの感想ですよね？
12: 名無しさん＠おーぷん 2025-09-27(土) 10:15:10.22 ID:DefGhIJkl >>11 さすがひろゆき、揚げ足取りがうまいなｗｗｗ でも確かに、関連性の高い例を選ぶってのは人間がやらないとAIには無理そう。
13: できる夫 ◆Dekiru.Ghi 2025-09-27(土) 10:16:30.50 ID:DekiruGhi >>11-12 いい質問だね。そこはGoogleも分かっているようで、記事の最後には「最も関連性の高いin-context examplesを自動選択する戦略の開発」が今後の研究課題として挙げられているよ。将来的にはそこもAIがやってくれるようになるかもしれないね。
14: 名無しさん＠おーぷん 2025-09-27(土) 10:17:45.90 ID:MnoPqRsTu これさ、リアルタイムで道路の渋滞予測とかに使えるんじゃね？ ちょっと前の周辺道路のデータ見せたら、より正確に未来の渋滞を予測できるとか。ワイ、渋滞嫌い民としては期待大やで！
15: クマー！ ◆Kuma.Kuma 2025-09-27(土) 10:19:00.11 ID:KumaKuma
〠
時系列予測AI、精度6.8%向上は伊達じゃないな。しかも追加の訓練不要ってのがでかい。
16: 名無しさん＠おーぷん 2025-09-27(土) 10:20:10.50 ID:WxyZabCde
これって、新しい製品の需要予測とかにもすぐ応用できるってこと？
今まではデータ溜まるまで様子見とかしてたのが、競合のデータとかちょっと見せたらある程度予測できるってことやんね？
めちゃくちゃ便利じゃん！中小企業とかでも使いやすそう。
17: ｶｰﾁｬﾝ 2025-09-27(土) 10:21:25.00 ID:KaChanMom
あんたたち、AIの話もいいけど、ごはんできたわよー！
いつまでもパソコンばっかり触ってないで、早く食卓来なさい！
∧,,∧ (・ω・｀) O┬O ◎┴し'-◎ ｶｰﾁｬﾝが呼んでるわよ！
18: やる夫 ◆Yaruo.AbC 2025-09-27(土) 10:22:01.00 ID:YaruoAbC
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わかったおカーチャン！今行くおー！(´ω｀)
19: 名無しさん＠おーぷん 2025-09-27(土) 10:22:30.99 ID:FghIJKlMn
\>\>17
カーチャン、いつもありがとう！
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## まとめ
Google Researchが発表した時系列予測AI「TimesFM-ICF」は、その画期的なアプローチで大きな注目を集めています。
1. **Few-shot学習の実現**: 従来のゼロショット学習（データなし）をさらに進化させ、推論時に少数の関連データ（in-context examples）を与えるだけで、大幅に予測精度が向上します。これはLLMのFew-shot promptingの時系列版と言えます。
2. **専門知識不要で高精度**: タスク固有の複雑なファインチューニングを行わなくても、その手法に匹敵する精度を発揮します。これにより、専門家や多大なリソースがなくても、誰でも高度な時系列予測が可能になります。
3. **"common separator token"の導入**: 予測対象のデータとin-context examplesを区別するための特殊なトークンを用いることで、モデルがデータを混同することなく、各パターンから効果的に学習できるようになりました。
4. **実世界への多大な影響**: 新しい製品の需要予測や、特定の場所の交通量予測など、これまでMLプロジェクト全体を立ち上げる必要があったタスクを、少数の関連データで迅速かつ高精度に行えるようになります。これにより、ビジネスのコスト削減、意思決定の加速、イノベーションの促進が期待されます。
5. **今後の展望**: 最も関連性の高いin-context examplesをAIが自動で選択する戦略の開発が、今後の研究課題として挙げられており、さらなる進化に期待が寄せられています。
この技術が普及すれば、多くの企業や個人が、これまでアクセスが難しかった高度な未来予測を、より手軽に利用できるようになるでしょう。未来予測の「民主化」が進む、まさに時代の転換点となるかもしれません。
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