TIME-SERIES FOUNDATION MODEL / TIMESFM
実測値 vs. ゼロタッチAI予測Actual measurements vs. zero-touch AI forecast
過去の波形データを入れるだけで、直近の推移がどれだけ正確に予測できるかを「実測値（緑）」と「ゼロタッチ予測値（水色）」で重ねて表示します。日本の公開データ、またはお手元のCSVファイルをドロップしてその場でお試しいただけます。See how accurately a time-series foundation model forecasts upcoming values from past history alone. Compare actual measurements (green) with zero-touch forecasts (cyan) on Japanese public datasets, or drop your own CSV to run inference directly in your browser.
① 日本の公開データで試す（クリックで切替）1. Try with Japanese public datasetsGoogle TimesFM Engine
東京電力エリア 電力需給実績（1時間値）
過去240ステップの履歴のみを入力し、直近48ステップをゼロタッチ予測して「実測値」と答え合わせした結果
🎯 予測精度（実測値との一致度）Forecast Accuracy (100% - MAPE)
99.32%
MAPE: 0.68% / MAE: ±23.65 万kW
実測値（検証区間の最終観測値）Actual Value (Latest ground truth)
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ゼロタッチ予測値（同ステップ）Zero-Touch Forecast (Same step)
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📊 実測値とゼロタッチ予測値の数値比較（検証区間の代表時刻）Numerical comparison: Actual vs. Zero-Touch Forecast万kW
| 日時 / ステップTimestamp / Step | 実測値（正解）Actual | ゼロタッチ予測値Forecast | 誤差（予測 - 実測）Error | 一致率Accuracy |
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LET’S START WITH YOUR FIELD
次の一歩を、
現場から。Your next step.
Grounded in your field.
センサーデータや設備ログの予測・異常検知のご相談も、お気軽にお聞かせください。Have sensor logs or operational time-series data to explore? Let’s talk about your field challenge.
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