Microsoftなどの研究者らは、LLMを時系列分析に応用することで、データからより多くの知見を得られるようになるのではないかと考えています。
時系列データとは、時間の経過に伴って収集された一連のデータポイントのことで、様々な分野で重要な役割を果たしています。
参照論文情報
- タイトル：Position Paper: What Can Large Language Models Tell Us about Time Series Analysis
- 著者：Ming Jin, Yifan Zhang, Wei Chen, Kexin Zhang, Yuxuan Liang, Bin Yang, Jindong Wang, Shirui Pan, Qingsong Wen
- 所属：Monash University, Chinese Academy of Sciences, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou), Zhejiang University, East China Normal University, Microsoft Research Asia, Griffith University, Squirrel AI.
背景
時系列データは、多岐にわたる分野で使用されています。例えば、金融市場の変動や、交通量の予測などにも活用されています。
これまでの時系列分析技術は、特定の分野に特化したものが多い状況でした。しかしLLMを時系列分析に応用することで、より効率的かつ汎用的な分析が可能になるのではないかと考えられています。
時系列分析モデルは、大きく次の4つの世代に分けられると研究者らは考えています。
統計モデル(1950年代〜2000年代)：小規模なデータを対象とし、ヒューリスティックに基づいたモデル。
ニューラルネットワークモデル(2010年代)：大規模で複雑なデータを扱えるようになった。
事前学習モデル(2022年)：大規模な時系列データで事前学習し、少量のデータで特定のタスクに適応できるようになった。
LLM中心モデル(2024年)：LLMを活用することで、予測だけでなく、一般的な知能を持つようになると期待されている。
研究者らは、今後LLMが時系列分析においても重要な役割を果たすことができると想定しています。
時系列データそのものや既存の分析手法を強化できる、優れた予測モデルを構築できる、次世代の時系列分析エージェントとして機能できる、という3つのアプローチに基づく予測です。
以下では、LLMを中心とした手法で時系列データの分析を行うための方法論とメリット、現状の課題などを紹介します。
