IBM、商用可能な時系列予測AIを公開

IBMは2026年9月9日、追加学習なしで未知のデータを予測する時系列基盤モデル「Granite Time Series PatchTST-FM-r2」をHugging Faceで公開しました。需要や価格、電力負荷などに使える約3億8500万パラメータのモデルで、商用利用しやすい許容的ライセンスと検証可能な開発情報をそろえ、企業が自社データで評価しやすくしています。

IBMによると、9月8日時点のGIFT-Evalで、テストデータの漏えいがなく再現可能なゼロショットモデルに限ると、CRPSとMASEの両指標で2位でした。同条件のうち許容的な商用向けライセンスを持つモデルでは最高性能としています。

新モデルは、自己注意と時間方向の畳み込みを組み合わせたConformerブロックを採用しました。長期の関係を自己注意、短期の変動を畳み込みで捉え、50％重複するパッチと窓関数によって境界部分の予測を滑らかにします。

入力は最大8192時点で、予測期間を柔軟に設定できます。99分位点を出力するため、単一の予測値だけでなく不確実性を含む予測区間も得られ、在庫、エネルギー、設備監視などの意思決定に組み込みやすい設計です。

学習データは、GIFT-Eval向けの選定データ、周期性を持つ合成データ、評価用データを除いたTSMixup、約50万件のCauKer合成系列の4系統です。IBMはモデルの重み、設計、推論処理、ベンチマーク再現コードを公開し、Apache 2.0かOpenMDW 1.0のいずれかを選べる二重ライセンスを採用しました。

利用者はGranite TSFMパッケージからモデルを読み込み、直近の時系列だけで予測を試せます。ただし公開情報は企業独自のモデル統制やライセンス審査を不要にするものではないため、導入前には自社データで精度とリスクを確認する必要があります。