[[2024__arXiv__ChatTS - Aligning Time Series with LLMs via Synthetic Data for Enhanced Understanding and Reasoning|ChatTS]]は時系列データを画像のようなモダリティとして認識し、マルチモーダルでLLMとビジョンのモデルを扱います。MLLMのように、マルチモーダルのLLMとして扱うと、時系列データの特性や異常のある時間帯の検出、複数の時系列の比較による同時異常の探索などが可能です。これをさくらインターネット研究所でも活用し、[[SAKURAONE]]でデータセットを取得して、マルチモーダルで学習させ、時系列データを解釈可能なモデルを自前で構築することで、予測精度や実行時間の課題が明確になれば良いと考えています。[[MetricSifter]]との組み合わせというオプションも検討の余地があるかもしれません。