はじめに

以前からベータ提供されていたGranite時系列データ分析モデル（Timeseries Forecasting API）が2025年2月、ついに正式に提供開始されました。
本記事ではGranite時系列データ分析モデルを使って、将来の電力使用量の予測をしていきます。

Granite時系列データ分析モデルとは？

IBMが提供するGraniteモデルシリーズのひとつで、時系列データに対応した基盤モデルです。時系列基盤モデルは言語に特化した大規模言語モデルと同様に、膨大な時系列データを用いて事前学習されています。従来の時系列予測モデルとは異なり、特定のタスクに特化せず幅広い時系列予測タスクに対応可能となっており、さらに少ないデータからでも精度の高い予測が可能となっています。
Granite時系列データ分析モデルは他社と比べて軽量なモデルとなっており、CPUのみでも実行可能です。
Graniteモデルはオープンなモデルであることが特長のひとつとなっており、このモデルも他のGraniteモデルと同様にモデルの情報やトレーニングデータを公開しています。
https://huggingface.co/ibm-granite/granite-timeseries-ttm-r2

環境準備

実施にあたって以下の記事とNotebookを参考にしました。
https://www.ibm.com/think/tutorials/time-series-api-watsonx-ai

環境はwatsonx.aiのNotebookで実行しました。Python3.11のランタイムを使用しています。

まず必要なライブラリのインストールします。