AIの基本

異常検知

いじょうけんち / Anomaly Detection

定義

異常検知とは、データの中から、通常とは異なるふるまいや値を見つけ出す技術のことです。

異常検知は、機械の振動や温度、取引の記録、ネットワークの通信などのデータから、いつもと違う動きを見つける技術です。異常の例は少ないことが多いため、正常なデータのパターンを学び、そこから外れたものを異常の候補として知らせる方法がよく使われます。設備の故障の予兆の把握、不正な取引の発見、製品の不良の検出などに役立ちます。基準を厳しくすると誤報が増え、緩くすると見逃しが増えるという関係があるため、現場の負担と見逃しの影響を比べて基準を決め、知らせを受けた後に誰が確かめるかまで決めておくことが大切です。

異常検知の基準の決め方

  • よく使われる方法正常なデータのパターンを学び、外れたものを異常の候補として知らせる
  • 基準を厳しくすると誤報が増える
  • 基準を緩くすると見逃しが増える
  • 決めておくこと現場の負担と見逃しの影響を比べた基準と、知らせを受けた後に誰が確かめるか

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最終更新 2026-11-13

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