論文の概要: TimeSeriesScientist: A General-Purpose AI Agent for Time Series Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.01538v2
• Date: Mon, 06 Oct 2025 19:00:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-08 13:19:51.449944
• Title: TimeSeriesScientist: A General-Purpose AI Agent for Time Series Analysis
• Title（参考訳）: TimeSeriesScientist: 時系列分析のための汎用AIエージェント
• Authors: Haokun Zhao, Xiang Zhang, Jiaqi Wei, Yiwei Xu, Yuting He, Siqi Sun, Chenyu You,
• Abstract要約: TimeSeriesScientist(TSci)は時系列予測のための一般的なドメインに依存しないフレームワークである。 これはそれぞれ平均10.4%と38.2%の予測誤差を減少させる。 透明な自然言語の合理性と包括的な報告により、TSciは予測をホワイトボックスシステムに変換する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.377586527585503
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Time series forecasting is central to decision-making in domains as diverse as energy, finance, climate, and public health. In practice, forecasters face thousands of short, noisy series that vary in frequency, quality, and horizon, where the dominant cost lies not in model fitting, but in the labor-intensive preprocessing, validation, and ensembling required to obtain reliable predictions. Prevailing statistical and deep learning models are tailored to specific datasets or domains and generalize poorly. A general, domain-agnostic framework that minimizes human intervention is urgently in demand. In this paper, we introduce TimeSeriesScientist (TSci), the first LLM-driven agentic framework for general time series forecasting. The framework comprises four specialized agents: Curator performs LLM-guided diagnostics augmented by external tools that reason over data statistics to choose targeted preprocessing; Planner narrows the hypothesis space of model choice by leveraging multi-modal diagnostics and self-planning over the input; Forecaster performs model fitting and validation and, based on the results, adaptively selects the best model configuration as well as ensemble strategy to make final predictions; and Reporter synthesizes the whole process into a comprehensive, transparent report. With transparent natural-language rationales and comprehensive reports, TSci transforms the forecasting workflow into a white-box system that is both interpretable and extensible across tasks. Empirical results on eight established benchmarks demonstrate that TSci consistently outperforms both statistical and LLM-based baselines, reducing forecast error by an average of 10.4% and 38.2%, respectively. Moreover, TSci produces a clear and rigorous report that makes the forecasting workflow more transparent and interpretable.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測は、エネルギー、金融、気候、公衆衛生といった分野における意思決定の中心である。 実際には、予測器は、周波数、品質、地平線に異なる何千もの短いノイズのシリーズに直面し、そこでは、主なコストはモデルフィッティングではなく、信頼性のある予測を得るために必要とされる労働集約的な前処理、検証、および合理化である。 一般的な統計的およびディープラーニングモデルは、特定のデータセットやドメインに合わせて調整され、一般化が不十分である。 人間の介入を最小限に抑える一般的なドメインに依存しないフレームワークは、緊急に要求される。 本稿では,一般時系列予測のための LLM 駆動型エージェントフレームワークである TimeSeriesScientist (TSci) を紹介する。 このフレームワークは、4つの特殊なエージェントで構成されている: キュレーターは、データ統計を推論してターゲット前処理を選択する外部ツールによって拡張されたLCM誘導診断を実行する; プランナーは、マルチモーダルな診断と入力を自己計画することで、モデル選択の仮説空間を狭める; Forecasterは、モデルフィッティングとバリデーションを行い、結果に基づいて、最適なモデル構成を適応的に選択し、最終的な予測を行うためのアンサンブル戦略と、全体を包括的で透明なレポートに合成する。 透過的な自然言語の合理性と包括的なレポートにより、TSciは予測ワークフローを、タスク間で解釈可能かつ拡張可能なホワイトボックスシステムに変換する。 8つの確立されたベンチマークの実証的な結果は、TSciが統計ベースラインとLLMベースベースラインの両方を一貫して上回り、それぞれ平均10.4%と38.2%の予測誤差を減少させることを示した。 さらにTSciは、予測ワークフローをより透明で解釈可能な、明確で厳密なレポートを生成する。

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