重要: コネクテッド シートで BigQueryML を使用するには、追加の GCP 権限が必要になることがあります。詳細については、こちらで BQML リファレンス ドキュメントをご覧ください。
データ予測を直接生成し、主要なビジネス指標を予測するために、コネクテッド シートから BigQuery ML と TimesFM モデルを直接使用できるようになりました。
次のことが可能です。
- TimesFM モデルを使用して、コネクテッド シートの BQML で予測を作成します。
- 予測作成ツール インターフェースを使用して、入力を構成し、設定をカスタマイズします。
- モデルの作成とトレーニングをスキップして、数十億の実世界のデータポイントで事前トレーニングされた Google の TimesFM モデルを使用します。
この機能には次のものが含まれます。
- シンプルな構成: スプレッドシート UI の使いやすい構成パネルを使用して、任意の BigQuery データセットまたはカスタムクエリから予測を作成します。
- カスタマイズ可能なパラメータ: 予測範囲や信頼区間などの予測パラメータを調整します。入力データをフィルタして、過去のデータのサブセットのみに基づいて予測します。デフォルトのオプションを利用できます。
- 詳細な分析: 任意のデータ ディメンションに基づいて、データを複数の予測に分割します。たとえば、地域別の売上予測などです。
- ビジュアル分析情報: 単一の時系列予測のグラフを自動的に生成します。このグラフは予測を可視化します。必要に応じて過去のデータを含めることができます。
コネクテッド シートで予測を生成する
予測データが新しいシートに表示されます。単一の時系列予測の場合、Google スプレッドシートは、予測と過去のデータを並べて視覚化するグラフを自動的に作成します。
- パソコンで Google スプレッドシートを開きます。
- 既存の接続済みシートを選択するか、BigQuery データへの新しい接続を作成します。
- BigQuery データへの新しい接続を作成するには、上部のメニューで [データ]
[データ分析]
- BigQuery データへの新しい接続を作成するには、上部のメニューで [データ]
- [高度な分析]
をクリックします。
- 接続のデータセットから、時系列を選択します。
- 異なる時間枠のデータポイントを自動的に集計できます。すべてのオプションを表示するには、[日別にグループ化] の横にある下矢印
をクリックします。
- 異なる時間枠のデータポイントを自動的に集計できます。すべてのオプションを表示するには、[日別にグループ化] の横にある下矢印
- 予測列を選択します。これは、予測する値になります。
- 集計方法を変更するには、[合計で集計] の横にある下矢印
- 集計方法を変更するには、[合計で集計] の横にある下矢印
- 省略可: ブレイクアウトを追加するには、ブレイクアウト追加アイコン
をクリックします。これにより、この列の値ごとに一意の予測が作成されます。たとえば、データセット内の各リージョンの予測などです。
- プルダウンからオプションを選択します。
- [ホライズンを入力] フィールドに数値を入力します。これにより、データの予測期間が決まります。
- 予測間隔は、時系列の集計（ある場合）によって自動的に決定されます。
- このフィールドの最大値は 10,000 です。
- 省略可: 入力データをフィルタするには、[入力データをフィルタ] の横にある追加アイコン
- プルダウンからオプションを選択します。
- [データ出力オプション] で、次のいずれかを選択します。
- 過去のデータを含める。これを選択すると、過去のデータと予測を照合して、傾向を把握できます。
- 予測レベルを含める。予測値の下限と上限が別の列に表示されます。
- 必要に応じて、予測の信頼度を変更する。デフォルト値は 95% です。
- [作成] をクリックします。
- スプレッドシートでクエリが実行され、予測が作成されます。入力を編集して予測を再実行するには、生成された予測をクリックします。予測エディタパネルが開きます。
[データ分析] 
をクリックします。
をクリックします。これにより、この列の値ごとに一意の予測が作成されます。たとえば、データセット内の各リージョンの予測などです。