TimesFMとは？
TimesFM（Time Series Foundation Model）は、Google Researchのデコーダのみの Transformer で、数値の時系列をゼロショットで予測します。過去の値を渡すと、系列ごとにモデルを当てはめることなく、予測値と9つの分位点を返します。元の論文はICML 2024で発表されました。リポジトリにはコード、サンプル、LoRAによるファインチューニングの手順、エージェント向けのスキルファイルがあり、PyTorch、Flax、Apple silicon向けのMLXのバックエンドを備えます。
2026年8月末に公開されたTimesFM 3.0は3億3,000万（330 million）パラメータで、多変量予測と、過去のみ、または将来も既知の共変量に対応しました。Googleのブログによると、1兆（1 trillion）を超える時点で学習し、GIFT-Eval、fev-bench、TIMEの3つで基盤モデル中1位です。2025年9月のTimesFM 2.5は200Mのモデルで、コンテキストは16kです。
ライセンスはバージョンで分かれます。2.5までのコードと重みはApache 2.0です。3.0の重みはTimesFMの非商用ライセンスで、ダウンロードしたコピーの商用利用や本番利用を禁じています。3.0の商用利用はGoogle Cloud、主にBigQueryのAI.FORECAST関数を通じて行います。リポジトリのスターは約35,500で、最終コミットは2026年11月13日です。
TimesFMは使う価値があるか？
TimesFMは、需要予測やキャパシティ計画のプロジェクトで、信頼できる予測を最も安い工程に変えます。そして最新版のライセンスが、その使い方を決めます。ゼロショットモデルは初めて見る系列を読み、系列ごとの学習なしに次の値を予測します。数千の商品でARIMAや勾配ブースティングを何週間も調整する作業が、1回のバッチ呼び出しに置き換わります。
バージョン3.0は、これまでの版を本格的な計画業務から遠ざけていた差を埋めました。2.5までのTimesFMは、1つの系列をその系列自身の履歴から予測するだけでした。3.0は関連する複数の系列を同 時に扱い、販促カレンダーのような共変量も受け付けます。Googleのブログでは、架空のアイスクリームの例で、既知の販促スケジュールが販促日の予測を約20%押し上げています。ベンチマークの順位はGoogle自身によるもので、Chronos-2、Toto 2.0、TimesFM 2.5との平均順位として示され、ブログにはスコアではなくグラフが載っています。
注意点：Hugging Face上の3.0の重みは、非商用かつ本番以外の利用に限るライセンスです。企業が重みをダウンロードして自社の在庫計画を予測すれば、ライセンスの範囲外になります。商用の道はBigQueryのAI.FORECASTで、そこでは3.0はまだPreview扱いです。コンテキストは2,048点まで（自前ホスティングでは15,360点）、予測期間は1,024点までに制限されます。TimesFM 2.5はApache 2.0のままでBigQueryの既定モデルでもあり、そのため月間ダウンロードは約1.7 million（約170万）と、3.0の約479,000を大きく上回ります。
リポジトリは研究プロジェクトとしては活発でよく手入れされています。2026年6月から8月にv2.0.1、v2.0.2、v3.0.0がリリースされ、4月にはテストスイートが加わりました。READMEによると、MLXバックエンドはM4 Maxで毎秒666系列を処理します。READMEはこのオープン版がGoogleの公式サポート製品ではないとも明記しており、サポートはGitHubのissueです。
結論：2.5は、予測チームが独自のものを作る前にまず超えるべき無料の基準線です。3.0は、研究用プレビューが付いたGoogle Cloudの製品と考えるのが妥当です。
真価を発揮する場面
20,000 SKUを扱う小売業の需要計画担当者
モデリングチームなしで、全商品の週次ベースライン予測を作る
販売履歴をpredict_batchで1台のGPU上のTimesFM 2.5にまとめて流し、分位点を安全在庫の計算に使います。Apache 2.0なので本番利用が可能で、費用はGPU時間だけです。
売上データがすでにBigQueryにあるデータアナリスト
マーケティングカレンダーを共変量にして地域別の売上を予測する
1本のSQLクエリの中で、モデルにTimesFM 3.0を指定し、販促フラグを将来の共変量としてAI.FORECASTを呼びます。BigQueryの料金で課金され、3.0は2026年12月1日からトークン課金になります。
数百のサービスを運用するSREチーム
CPUとリクエストの指標から、1週間先のキャパシティ不足を見つける
各サービスの1時間ごとの指標にTimesFM 2.5をかけ、90パーセンタイルの予測がキャパシティを超えたらアラートを出します。自前ホスティングなら無料で、小さなGPUかApple siliconのノートPCで足ります。
導入前に確認すること
- 導入
- Python 3.10以上でpip install timesfm[torch]（Apple siliconではtimesfm[mlx]）を実行し、Hugging Faceからgoogle/timesfm-3.0-pytorchまたは2.5のチェックポイントを読み込んで、NumPy配列でpredict_batchを呼びます。最初の予測まで数分です。
- 連携
- Hugging Faceのチェックポイント、PyTorch・Flax・MLXのバックエンド、LoRAファインチューニング用のTransformersとPEFT、Google CloudのBigQuery ML AI.FORECAST・Connected Sheets・Vertex AI Model Garden、コーディングエージェント向けのAGENTS.mdとSKILL.md。
- データとプライバシー
- 自前ホスティングの推論はローカルで動き、Googleには何も送りません。2.5までのコードと重みはApache 2.0、3.0の重みはTimesFMの非商用ライセンスです。BigQueryでの利用はGoogle Cloudの規約に従い、商用利用が認められています。
- 大規模利用時のコスト
- 自前ホスティングの費用は計算資源だけで、200Mと330Mのモデルは1台のGPUかノートPCに収まります。BigQueryではAI.FORECASTがBigQuery MLの料金で課金され、3.0は2026年12月1日からトークン課金に移ります。トークン単価は、私たちが読んだドキュメントには載っていません。
- 制限
- BigQueryでは3.0のコンテキストが2,048点、予測期間が1,024点までです（2.5は最大15,360点と10,000点）。各系列には最低3点が必要です。自前ホスティングの3.0は15,360点を超えるコンテキストを切り詰めます。未解決のissueとプルリクエストは約240件です。
良い点
- 系列ごとの学習なしで、ゼロショットの点予測と分位点予測
- 3.0で多変量系列と過去・将来の共変量に対応
- 2.5まではコードも重みもApache 2.0
- PyTorch、Flax、MLXで動き、BigQueryとGoogle Sheetsからも使える
気になる点
- TimesFM 3.0の重みは非商用・本番外の利用に限られる
- ベンチマーク順位は自己申告で、スコアのない平均順位
- BigQueryの3.0はPreviewで、コンテキストは2,048点
- Googleの公式サポート製品ではなく、サポートはGitHubのissue
おすすめの人
多数の系列でそこそこの予測をすぐに必要とし、TimesFM 2.5で足りるか、すでにBigQueryを使っているアナリストやデータチーム。
TimesFMの代替
TimesFM：よくある質問
- TimesFMは使う価値があるか？
- Google自身の集計ではランキング首位の予測モデルですが、落とし穴があります。3.0の重みは研究用に限られるため、本番で使うならApacheライセンスの2.5にとどまるか、BigQuery経由でGoogleに支払うことになります。 評価は5点満点中4.3点です。
- TimesFMの料金は？
- 2.5までのコードと重みはApache 2.0で無料です。TimesFM 3.0の重みは非商用に限り無料です。商用利用はBigQuery MLを通じ、BigQueryの料金で課金されます。3.0は2026年12月1日からトークン単位の料金になります。
- TimesFMの欠点は？
- TimesFM 3.0の重みは非商用・本番外の利用に限られる; ベンチマーク順位は自己申告で、スコアのない平均順位; BigQueryの3.0はPreviewで、コンテキストは2,048点; Googleの公式サポート製品ではなく、サポートはGitHubのissue.
- TimesFMは誰に向いているか？
- 多数の系列でそこそこの予測をすぐに必要とし、TimesFM 2.5で足りるか、すでにBigQueryを使っているアナリストやデータチーム。
- チームや本番環境でTimesFMを使うと費用はいくらか？
- 自前ホスティングの費用は計算資源だけで、200Mと330Mのモデルは1台のGPUかノートPCに収まります。BigQueryではAI.FORECASTがBigQuery MLの料金で課金され、3.0は2026年12月1日からトークン課金に移ります。トークン単価は、私たちが読んだドキュメントには載っていません。
- TimesFMは企業データを扱っても安全か？
- 自前ホスティングの推論はローカルで動き、Googleには何も送りません。2.5までのコードと重みはApache 2.0、3.0の重みはTimesFMの非商用ライセンスです。BigQueryでの利用はGoogle Cloudの規約に従い、商用利用が認められています。
- TimesFMの代わりになるものは？
- 当サイトでレビューした中で最も近い代替はKronosです。
回答確認日：2026年11月14日
TimesFMの開発元の方へ：この評価をサイトに掲載できます
