時系列基礎モデル（TSFM）は、ゼロショット予測において優れた性能を示していますが、共変量駆動型で非定常な設定における汎化能力についてはまだ十分に検証されていません。本研究では、電力価格予測（EPF）をテストベッドとして採用し、TSFMの実務的な有効性を検証しました。電力価格予測は複雑な時間的依存性、分布シフト、構造的・文脈的情報への強い依存性など、予測の難易度が高いタスクです。 研究チームは、汚染リスクを軽減し、TSFMの公平な評価を可能にするために、2つのデータセットを用いたベンチマーク枠組みを提案しました。この評価では、ポイント予測と確率的予測の性能、テール挙動、価格スパイクなど、電力価格予測に固有の重要な側面を詳細に検討しています。 研究結果から、TSFMは汎用ベースラインと比較して極めて競争力があり、多くの場合でそれらを上回る性能を発揮することが明らかになりました。しかし、TSFMの性能は共変量サポートに大きく依存し、電力価格予測に特化した領域固有の手法を一貫して上回ることはありませんでした。興味深いことに、TSFMと領域固有の手法の単純なアンサンブル手法が高い可能性を示唆しており、これら二つのアプローチが補完的な予測情報を捉えていることが示唆されました。この知見は、異なるモデリング手法を組み合わせることで、より堅牢で実用的な予測システムを構築できる可能性を示しています。