異常検知とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

異常検知（Anomaly Detection）

異常検知とは、ふだんと違う動きや、周りから外れたデータを、AIや統計で見つけ出す技術のことです。機械の故障の前ぶれや、クレジットカードの不正利用、システムへの不審なアクセスなどの発見が主な用途です。異常のデータは数が少ないため、正常な状態を学ばせて、そこから外れたものを異常とみなす方法がよく使われます。

異常検知（Anomaly Detection）関連用語

異常検知（Anomaly Detection）に関連する単語は以下の通りです。

• 外れ値外れ値と何が違う？→
• 予知保全故障の予兆を見つけるには？→
• 教師なし学習（Unsupervised Learning）正常だけで学ぶ仕組みは？→
• 時系列分析時間の流れを見る分析とは？→
• AIとサイバーセキュリティ不正アクセスの発見にどう使う？→
• k-means法グループ分けから外れ値を探すには？→

異常検知（Anomaly Detection）で知っておくと得する有益情報

異常検知は、人が見張り続けるのが難しい場面で役立ちます。導入前に知っておきたい点です。

• 異常は数が少ない故障や不正のデータは少ないため、正常の状態を学ぶ方法がよく使われます。
• 通知が多すぎても困る基準が厳しいと誤報が増え、緩いと見逃します。現場と調整して決めます。
• 原因は人が確認外れたという情報だけで、原因までは分かりません。担当者の確認が必要です。

主な使い道

正常な状態を学ばせ、外れたものを人に知らせる使い方が基本です。

異常検知（Anomaly Detection）やさしい解説

普通と違うって、AIにどうやって分かるの？

毎朝同じ時間に通勤している人が、ある日だけ真夜中に出かけたら「おや？」と思いますよね。

異常検知は、ふだんの様子を覚えておいて、そこから大きく外れたら教えてくれる見張り役です。

工場の機械の振動や温度を記録しておき、ふだんの範囲を外れたら担当者に通知する、という使い方が考えられます。故障して止まる前に点検できるため、突然のライン停止を減らせる可能性があります。通知の基準は、現場の方と一緒に決めましょう。

異常検知（Anomaly Detection）についてのみんなの疑問

異常検知は、必ず異常を見つけられますか？

見逃しや誤報はゼロにできません。未知の異常は検出しにくい場合があります。通知の基準を調整し、最初は人の確認とあわせて運用すると安心です。

異常のデータがなくても使えますか？

使えます。正常なデータがあれば始められます。正常な状態だけを学習し、そこから外れたものを検知する方法が一般的です。異常のデータは、後から検証用に集めます。

導入にはどんなデータが要りますか？

センサーや取引など、時間ごとの記録が基本です。データの欠けや単位の違いを整えることから始めます。まずは1つの設備や1つの業務に絞って、試すのがお勧めです。

AI関連の用語集【まとめ】

AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方は、ぜひご覧ください。

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