本論文では、時系列予測のための新しいフレームワーク「ForecastGAN」を提案します。このフレームワークは、既存の多期間予測手法の限界に対処することを目的としています。特に、トランスフォーマーモデルは長期予測に優れていますが、短期予測においては性能が劣ることが多く、カテゴリ特徴を無視する傾向があります。ForecastGANは、季節性とトレンド成分を抽出する「分解モジュール」、予測期間に基づいて最適なニューラルネットワーク構成を特定する「モデル選択モジュール」、及び条件付け敵対的生成ネットワークトレーニングを通じて予測の堅牢性を向上させる「敵対的トレーニングモジュール」の3つの統合モジュールで構成されています。実験では、さまざまな予測期間にわたる11の多変量時系列データセットに対してフレームワークの有効性を検証し、ForecastGANは短期予測において最先端のトランスフォーマーモデルを常に上回り、長期予測でも競争力を維持することが確認されました。これにより、特定の文脈に適応しながら多様なデータ特性に強い性能を示す、より一般化可能な時系列予測アプローチが確立されました。