nri-atlaxblogs https://blog.hatena.ne.jp/nri-atlaxblogs/ atlax blogs https://atlaxblogs.nri.co.jp/ Oracle Cloud Infrastructure クラウド 生成AI・LLM データサイエンス こんにちは、NRIでOracle Cloud Infrastructure（以下、OCI）の活用推進を担当している白濱です。 「来月の需要はどれくらいになりそうか」「来週の問い合わせ件数を見込んでおきたい」など、ビジネスの現場では、時系列データから先の動きを予測したい場面がたくさんあります。金融の取引量、小売の販売数、エネルギーの需給、設備の稼働、コールセンターの入電件数など、業種を問わず、未来の数値を見通すことは、在庫・人員配置・設備投資といった意思決定の質を大きく左右します。 近年、この時系列予測の世界に大きな変化が起きています。GPTに代表される大規模言語モデル（以下、LLM）で広がった事前学習済みのモデルをそのまま使うという流れが、時系列予測の領域にもやってきました。その一つが、IBMが公開している基盤モデルGranite Time SeriesのTiny Time Mixers（以下、Granite TTM）です。 本記事では、このGranite TTMをOCIのマネージドサービスであるOCI Data Science上で動かし、東京エリアの電力需要を題材にゼロショット予測を試してみます。追加学習なしで、どこまで予測ができるのか。実際に動かしながら確かめてみます。 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fatlaxblogs.nri.co.jp%2Fentry%2F20260519" title="学習ゼロで時系列予測 ～ OCI Data Science で手軽にはじめるゼロショット予測 ～ - atlax blogs" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/n/nri-atlaxblogs/20260512/20260512090736.jpg Hatena Blog https://hatena.blog 2026-05-19 08:46:07 rich https://atlaxblogs.nri.co.jp/entry/20260519 1.0 100%