BigQuery は、SQL 内で直接多変量時系列予測のための新しい基盤モデルである TimesFM 3.0 を導入します。以前は、AI.FORECAST は単変量予測のみをサポートしていました。Google Research によって開発された TimesFM 3.0 は、多変量予測に優れており、GIFT-Eval のような公開リーダーボードで高い評価を得ています。複数の相関するターゲット列を同時に予測できます。このモデルは、過去と将来の既知の値の両方を使用して、共変量予測もサポートします。これにより、天気やプロモーションなどの外部ドライバーを組み込むことで、より正確な予測が可能になります。既存の単変量予測および異常検知ワークフローは、モデル仕様を更新するだけで TimesFM 3.0 の恩恵を受けることができます。BigQuery での多変量予測には、履歴行と将来のホライゾン行を含む特定の入力テーブル形式が必要です。ユーザーは、BigQuery Conversational Analytics で自然言語プロンプトを活用して多変量予測を行うこともできます。この新しい機能により、エンタープライズグレードの予測のための複雑なデータパイプラインとモデルインフラストラクチャの必要がなくなります。