異常検知をシステム化するメリットと注意点を解説！

異常検知は、さまざまなビジネスシーンで必要不可欠とされています。特に、機械学習を活用した異常検知の技術は近年注目を集めており、年々精度が上がっています。この記事を読んでいる方の中にも、異常検知システムを導入したいと考えている方がいるのではないでしょうか。しかし、どのような手法で異常検知が実施されているのかが分からないと、システムを導入することもできません。そこで今回は、異常検知システムについて知りたい方に向けて、異常検知システムの手法やメリットなどを解説します。

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異常検知の基礎知識

異常検知とはどのようなものなのでしょうか。ここでは、異常検知についての基礎知識を解説します。

異常検知とは？

異常検知とは、正常であると定義されたデータパターンに基づき、そこから逸脱したデータパターンを識別することを意味します。

異常検知を用いた技術

異常検知の技術は、例えば以下のような事例で用いられています。

• 路面状態の判別
• 荷物チェック
• 不良品の検知

積雪量の多い新潟県では、AIによる道路の路面状態判別技術の実証実験を長岡市にて開始しました。まず道路の各所にカメラを設置して路面状況をモニタリングし、AIによる判定処理を取り入れることで降雪や吹雪などいつもとは異なる気候情報をリアルタイムに取り入れながら交通状況の判別することを実現しました。

また日立ソリューションズは、画像認識AIで、作業現場における持込持出物品を自動でチェックできるソフトウェアを開発しました。この事例では、現場への入場時と退出時それぞれで荷物チェックをし、基準となる「問題がない荷物状況」との状態の差によって忘れ物や持ち出しの検知を可能としました。

三つ目の事例として、材料科学技術振興財団では、不良品の検知のために正常品の特徴をAIに学習させ、正常品以外のものを不良品として識別させる仕組みを構築しました。これまでは熟練の作業員によって一つずつ目視で確認作業をしていたため、大きな負担となっていましたが、AIが自動で判別することで作業員の業務負担が減り、他の業務へと時間を使えるようになったのです。

異常検知の手法

異常検知には、主に以下3つの手法があります。

• 外れ値検知
• 異常部位検出
• 変化点検知

外れ値検知

外れ値検知とは、スタンダードと定めた状態に対して、入力されたデータがそこから逸脱した場合に検知される手法です。スタンダードな状態とは、データの特徴が過去に蓄積したデータの大部分が含まれる領域からかけ離れていないことを意味します。例えば、車のエンジンで異音が発生したときなどに、外れ値検知で検出することができます。

異常部位検出

異常部位検出とは、センシングなどにより継続して取得される時系列データに対して、平常時と大きく異なったパターンの異常が発生したときに、その時系列部位を検出する手法です。外れ値検知はデータの特徴を元に異常を評価するのに対し、異常部位検出は継続的なデータの中に潜む異常部位のみを抜き出すため、設備内の故障などで利用されます。

変化点検知

変化点検知とは、予測されたモデルのパターンが急激に変化した部分を検知するために利用される手法です。例えば、オウンドメディアのアクセス数がある日を境に下がってしまった場合、いつからなのかを検出する目的で活用されます。

異常検知で用いられる機械学習の種類

異常検知で活用される機械学習には、以下4つの種類があります。

1. 教師あり学習
2. 教師なし学習
3. 半教師あり学習
4. 生成モデル

それぞれ種類ごとに解説しましょう。

1.教師あり学習

正解のデータを用意し、正しい出力ができるように入力データの特徴やルールを学習する手法です。既存データをもとに、設定されたいくつかのクラスに識別する「分類」と、連続する値を予測する「回帰」に分けることができます。例えば、正常値と異常値を教師あり学習で分類しておくことで、新たに入力されたデータの正常・異常を識別することができます。

2.教師なし学習

教師なし学習は、正解のデータなしで入力したデータの特徴やルールを学習しながら分析する手法です。データを与えることで、データの構造やパターンを抽出しながらモデルを構築します。代表的な教師なし学習には、似た特徴を有するものを同じクラスに分類する「クラスタリング」があります。異常な状態の特徴が曖昧な時に、クラスタリングを用いて解析することでデータの特徴を精査することができます。

3.半教師あり学習

少数のラベルのついたデータと大量のラベルのないデータが用意された際における学習手法です。この2種類のデータによって、少数のラベルのついたデータのみの教師あり学習よりも高い性能を得るために考案されました。一般に、正常・異常というラベルのついたデータを大量に用意するのは大きな時間的・金銭的コストがかかるため、少ないラベルなしデータで効率良く学習する方法として注目を浴びています。

4.生成モデル

生成モデルとは、取得されたデータが生成される過程を表す統計モデルのことを指します。複数の工程からなる製造ラインがあるとき、各工程の正常範囲を組み合わせることで生成モデルを作成し、このモデルの範囲から逸脱した製品を異常品として処理します。

AIによる異常検知システムのメリット

AIによる異常検知システムには、以下3つのメリットがあります。

• 業務効率が向上する
• 人的ミスを防止できる
• 業務の属人化を防止できる

業務効率が向上する

異常検知システムは人間が実施する作業を代替してくれるため、業務効率の向上につながります。例えば、製造業で製品の検査作業があったとします。通常は、作業員が製品を一つずつ目視で確認し、不具合がないかを検査します。一方、異常検知システムに検査作業を代行させることで他の複雑な業務に人的リソース時間を回せるようになり、業務効率の向上を図ることができます。

人的ミスを防止できる

異常検知システムの導入は、作業や判断を機械化できるため、ヒューマンエラーの発生を防止できます。先ほど解説した検査作業は、人手で行うと作業員のその日のコンディションに応じて品質にばらつきが出てしまいます。しかし、異常検知システムを導入することでアルゴリズムにしたがった判断が可能となるため、一定のルールのもとで検査ができます。

業務の属人化を防止できる

異常検知システムを導入すると業務の属人化を防止できます。検査作業などの人間が実施する作業は、作業者にノウハウが蓄積されるため、若手とベテランの間に大きな作業レベルの差が生まれてしまいます。そのためベテラン作業員の技術継承が上手くいかなかった場合、退職後に若手作業員が業務をこなせないといった問題が発生することもあるでしょう。そこで、ベテラン作業員の経験を異常検知システムに学習させることで、高い精度の検査作業が可能になり、属人化の防止につながります。

異常検知システムの注意点

異常検知システムを導入する際には、以下の注意点があります。

• 膨大な量のデータが必要
• システムの理解が必要

膨大な量のデータが必要

異常検知システムはAIによる機械学習を必要としているため、学習用のデータを大量に準備しなければなりません。機械学習は大量のデータの中から一定のパターンを見つけ出し、それを元に判定していくことを得意としているためです。少量のデータでは入念に工夫しない限り偏った学習になり、現実で起こりうるさまざまなパターンに対応できなくなってしまいます。

システムの理解が必要

機械学習は、利用者がその特徴と正しい使用方法を理解することで効果的に利用できます。異常検知を導入するときには、どのようなデータを元に学習したのものなのか、学習した結果どのような判断をしているのかなどを把握しておきましょう。

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機械学習の活用は、ヒューマンエラーや属人化の防止につながります。しかし、プログラミングや数学の知識がない方が機械学習の技術を一から学んでいくのは非常に大変です。そこでおすすめするのが、TRYETINGが提供しているノーコードAIクラウド「UMWELT」です。UMWELTは、異常検知に必要な機械学習のシステムをプログラミング不要で構築できます。UMWELTの特徴は、以下の通りです。

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まとめ

AI導入は、業務効率の向上やヒューマンエラーの防止につながります。異常検知では機械学習が使われており、膨大なデータをAIが学習することによって、正常かどうかの判断や、新たに発生する異常にも対応できることが特徴です。しかし、一から機械学習を学んで実装するためには膨大な時間がかかってしまいます。

UMWELTであれば、プログラミングの知識がなくても簡単に機械学習を行うことができます。専門的な知識不要でAI導入の実現できる製品をお探しの方は、UMWELTの導入をぜひご検討ください。

参照文献

AIによる道路の「路面状態判別技術」の実証実験を新潟県長岡市にて開始｜Spectee
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000076.000016808.html

画像認識AIで、作業現場における持込持出物品を自動でチェックできるソフトウェアを販売｜日立ソリューションズ（2021）
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000065.000053429.html

AIを活用した異常検知事例｜一般財団法人材料科学技術振興財団
https://www.mst.or.jp/object/tabid/1440/Default.aspx

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