論文の概要: Bridging the Last Mile of Time Series Forecasting with LLM Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.02497v1
• Date: Mon, 01 Jun 2026 17:03:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-02 21:34:32.524716
• Title: Bridging the Last Mile of Time Series Forecasting with LLM Agents
• Title（参考訳）: LLMエージェントによる最後の1マイルの時系列予測
• Authors: Yuhua Liao, Zetian Wang, Qiangqiang Nie, Zhenhua Zhang,
• Abstract要約: 実世界の予測設定では、統計的に妥当なベースラインが実際に使われる最後の予測となることは滅多にない。 この実践的な段階は、予測文学において未解明のままである。 予測バックボーン上に位置するLDMエージェントフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6416429054645992
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Time series forecasting has advanced rapidly, especially with the emergence of foundation models that show strong zero-shot performance on numerical extrapolation. However, in real-world forecasting settings, a statistically plausible baseline is rarely the final forecast used in practice. Before a forecast becomes decision-ready, it often needs to be revised using weakly structured business context such as holiday effects, campaign plans, external events, historical analogs, and expert feedback. This practical stage remains underexplored in the forecasting literature. In this paper, we formulate this stage as the \textbf{last-mile forecasting} problem and present an LLM-agent framework that sits on top of a forecasting backbone. Our system maintains a unified forecast workspace, invokes tools to retrieve contextual evidence, and converts reasoning trajectories into explicit forecast revision actions under structural safety constraints. It also supports long-horizon forecasting through map-reduce-style decomposition and post-hoc reflection through a memory bank. The resulting system is designed to be controllable and auditable. Through real-world case studies, we show how LLM agents can bridge the gap between statistical prediction and business-ready forecasting.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測は、特に数値外挿において強いゼロショット性能を示す基礎モデルの出現によって急速に進歩している。 しかし、現実の予測設定では、統計的に妥当なベースラインが実際に使われる最後の予測となることは滅多にない。 予測が決定可能なようになる前に、ホリデーエフェクトやキャンペーン計画、外部イベント、過去のアナログ、専門家のフィードバックといった、弱い構造化されたビジネスコンテキストを用いて修正する必要があることが多い。 この実践的な段階は、予測文学において未解明のままである。 本稿では,この段階をtextbf{last-mile forecasting} 問題として定式化し,予測バックボーン上に位置する LLM-agent フレームワークを提案する。 本システムは,統合された予測作業空間を維持し,文脈的証拠を検索するためのツールを起動し,推論軌道を構造的安全制約の下で明示的な予測修正行動に変換する。 また、Map-Reduceスタイルの分解とメモリバンクによるポストホックリフレクションによるロングホライゾン予測もサポートしている。 システムは制御可能で監査可能であるように設計されている。 実世界のケーススタディを通じて、LLMエージェントが統計的予測とビジネス対応予測のギャップを埋める方法を示す。

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