数行のPythonコードで表形式、時系列、マルチモーダルデータのMLモデルを学習・アンサンブルするAutoMLライブラリ。
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AIエージェント、25種類以上のモデル、Azure上での並列実行に対応した、金融データの時系列予測を自動化するRパッケージ。
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- 5 日前
これは何?
Finn(finnts)はMicrosoftが開発した自動予測フレームワークです。当初は企業財務向けに作られましたが、あらゆる時系列予測に利用できます。特徴量エンジニアリング、特徴量選択、バックテスト、モデル選択を自動で行い、日次、週次、月次、四半期、年次の予測に対応します。
25種類を超える単変量・多変量モデルを利用でき、外部回帰変数にも対応しています。外部回帰変数は、過去の値のみがある場合でも、過去と将来の値がある場合でも利用できます。大規模なポートフォリオでは、Azureクラウド上で数千の時系列を並列実行できます。
Finnには、精度目標に向けて予測を繰り返し改善し、探索的分析、精度、選択したモデルについての質問に答えるAIエージェントも組み込まれています。CRANまたはGitHubからインストールでき、Rコードを書きたくないユーザー向けにコーディングエージェント用のスキルも用意されています。
主な機能
- 01特徴量エンジニアリング、特徴量選択、バックテスト、モデル選択を自動化。
- 0225種類を超える単変量・多変量の予測モデルを利用可能。
- 03Azureと連携し、数千の時系列を並列実行。
- 04日次、週次、月次、四半期、年次の予測頻度に対応。
- 05予測を繰り返し改善し、結果についての質問に答えるAIエージェントを搭載。
ユースケース
- 多数の商品や事業部門にまたがる企業財務予測の作成。
- クラウド上で大量の時系列データを一括予測。
- 自動バックテストで、同じデータに対する多数の予測モデルを比較。
- Rコードを書かずに、予測結果を平易な言葉で説明してもらう。
クイックスタート
- 1
R に finnts の CRAN 版をインストールする
install.packages("finnts") - 2
パッケージを読み込み、過去データを準備してから、エージェント用の LLM を接続する
- 3
プロジェクトとエージェントをセットアップし、予測の反復処理を実行する
使う前に知っておきたいこと
- 組み込みの AI エージェントを利用するには、ellmer パッケージ経由で Azure OpenAI などの大規模言語モデルにアクセスする必要があります。
- クラウド規模の並列実行には Azure との連携が必要です。
トピック
よくある質問
- finnts とは?
- AIエージェント、25種類以上のモデル、Azure上での並列実行に対応した、金融データの時系列予測を自動化するRパッケージ。 Finn(finnts)はMicrosoftが開発した自動予測フレームワークです。当初は企業財務向けに作られましたが、あらゆる時系列予測に利用できます。特徴量エンジニアリング、特徴量選択、バックテスト、モデル選択を自動で行い、日次、週次、月次、四半期、年次の予測に対応します。
- finnts は無料で使えますか?ライセンスは?
- finnts は Other ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
- finnts は今もメンテナンスされていますか?
- 活発にメンテナンス中。finnts の最終コミットは 2026年11月2日 です。
- finnts は何に使えますか?
- 多数の商品や事業部門にまたがる企業財務予測の作成。 クラウド上で大量の時系列データを一括予測。 自動バックテストで、同じデータに対する多数の予測モデルを比較。 Rコードを書かずに、予測結果を平易な言葉で説明してもらう。
- finnts のインストール方法は?
- R に finnts の CRAN 版をインストールする: install.packages("finnts") パッケージを読み込み、過去データを準備してから、エージェント用の LLM を接続する プロジェクトとエージェントをセットアップし、予測の反復処理を実行する
- finnts はどこで入手できますか?
- ソースコードとインストール手順は GitHub にあります:https://github.com/microsoft/finnts
概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。
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