【自動化】異常検知の手法まとめ！導入のメリットと使用例も解説

異常検知技術は、ここ近年さまざまな生活シーン、業務などに活用されています。異常検知には数多くのアルゴリズムがあるため、用途に合わせて使い分けていく必要があります。しかし、異常検知の種類や、具体的にどのような日常シーンで使われているのかを知らない人も多いのではないでしょうか。異常検知とは具体的にどのような種類があり、どのように利用されているのかなど、異常検知の手法・導入・使用例について紹介していきます。

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【実例あり】異常検知の具体的な流れを解説！計算方法の紹介付き

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異常検知とはAIによる判定システム

異常検知は、他のデータと異なるデータを検出するための判定システムです。主に、これらの判定システムはクレジットカードの不正使用、不良品、故障異常の検知などに活用されています。近年では、人々の生活や業務に欠かせないものとなっています。では、多くの異なるデータを判定する異常検知には具体的にどのような意味があるのでしょうか？そこで、まずは異常検知、判定システムにおける基本的な意味について紹介していきます。

1.異常検知とは

異常検知とは、過去の異常に関するデータセットと比較して他と異なるものがあるか分析し、識別する技術を表しています。検知にはAIを活用し、機械学習モデルにデータを読み込ませ、さらにパターン学習させながら分析の精度を向上させていきます。

2.異常検知の判定システムとは

異常検知における判定システムには多くの種類があり、そのなかでも有名なのが平均、分散といったデータ分布情報をもとに外れ値を検知していく「ホテリング理論」です。ただ、ホテリング理論では、正常なデータが多数のクラスターから起こる時には異常値を取り除くことができないため、確率分布を明示的に仮定しない「k近傍法」を使うこともあります。また、最近では画像認識技術とAIを利用したシステムにも注目が集まっています。画像認識による異常検知は、動画や画像のデータをサーバーに蓄積させ、さらにAIがそのデータを取り込んで良品かどうかを判定していきます。

異常検知を導入するメリット

異常検知システムを導入すると、具体的にどのようなメリットがあるのでしょうか？そこで、次に異常検知導入におけるメリットについて紹介していきます。

1.ヒューマンエラーの排除

人が行う検査では、どうしてもミスが起こるため、ヒューマンエラーを防ぐのは至難の業といえます。ただし、異常検知ができるシステムを導入することで、人が行う検査より高い精度で異常を検知できるようになり、ヒューマンエラーを防ぐことを可能とします。

2.人件費削減

検査員が行う目視検査を行うと、働き手の数だけ人件費がかかります。そこで異常検知システムを導入することで、検査員がこれまで行っていた検知作業をするコストを大幅に削減できるようになります。

3.属人化防止

長年の経験におけるノウハウを持っている熟練検査員の技術に対して、頼りがちな製造業は少なくありません。しかし、熟練検査員が退職してしまうと、経験の浅いスタッフばかり残ってしまうことも予想できます。不良品を上手く検知できないなど、ヒューマンエラーが起こる原因となってしまいます。異常検知システムを導入することによって人為的ミスを減らすだけでなく、熟練検査員に頼る必要もなくなるので、属人化防止にも役立ちます。

4.機械学習による検知精度向上

機械学習は、トライ＆エラーを繰り返していくことで検知精度を向上させることが可能です。また、利用中に検知ミスが発生しても、新しいデータを読み込ませることでさらに検査精度を高めることもできます。

5.検知できる異常が幅広い

企業によっては、複数の製品を生産しているところもあり、それぞれの製品に合わせて異なる検査方法を必要とするケースもあるでしょう。機械学習技術における外観検査にはさまざまな手法があるため、利用用途に合わせて使い分けることで、さまざまな異常を検知することができるようになります。

異常検知の手法

異常検知にはさまざまな手法があるので、使う際には目的に合わせて利用していきましょう。そこで、次に異常検知の手法についてそれぞれ紹介していきます。

1.分類アプローチ

分類アプローチと呼ばれるOne Class SVMは、正常データを囲むような球を計算して境界とし、はみ出たデータを検知をしていく手法です。この分類アプローチでは、球の半径をできるだけ小さくし、なおかつはみ出るデータを許容していくことで汎用的な球を計算していきます。

2.確率アプローチ

確率アプローチとは、正常データの確率分布を推定した上で生起確率の低いものを異常とみなしていくアプローチ手法です。また、確率アプローチ手法には、以下のようにさまざまな種類があるので、目的に合わせて活用していく必要があります。

1.ホテリングのT2法

ホテリングのT2法とは、正規分布を仮定した上で、異常度がX2分布に従う性質を利用した手法です。ホテリングのT2法では、データが平均から離れているほど異常度が高くなります。分母は、データの散らばり具合をあらわしています。散らばっているデータに関しては離れていても許容、逆に密なデータであれば少しのズレも許容しないというアルゴリズムです。

2.混合正規分布法

GMM（Gaussian Mixture Model, 混合正規分布）における異常検知は、正規分布を足し合わせて多峰型をあらわしていく分布方法です。足し合わせる個数はコンポーネント数と呼ばれ、Ｋで表現して決め打ちします。

3.ノンパラトメリック推定手法

ノンパラメトリック推定手法(KDE)は、各データ点にカーネルを重ねていくことによって、確率分布を推定していくアルゴリズムです。また、カーネルに正規分布を使う場合は分散を決め打ちしていきます。なおカーネル関数は正規分布の他にもあるため、バンド幅、カーネル関数の両者を設定する必要があると言えるでしょう。

3.再構築アプローチ

再構築アプローチ（Auto Encoder、オートエンコーダ）とは、入力と出力が等しくなるように学習するニューラルネットワークの一種です。入力次元よりも小さい次元の中間層を挟んでデータを要約していき、低次元空間へマッピングを行います。

4.距離アプローチ

距離アプローチとは、距離や密度などのデータに基づいて異常値を検知していく手法です。また、距離アプローチにはK近傍法、LOF法の2種類があります。

1.k近傍法

k近傍法 (k-NN)とは、データ間の距離に基づいて異常度を検知するアルゴリズムです。k近傍法を使う時は、近傍にあるk個のデータ点を含むように円を作り、「異常データが描く円は、正常データより大きくなる」という定義に基づいて検知していきます。

2.LOF法

LOF法は、データの密度という概念を導入して検知していくシステムです。k近傍法だと、正常データが別の密なクラスターから発生している場合、上手く動作しない可能性があります。そんな時、「密なクラスターからのズレは重要視するが、疎なクラスターからのズレは大目に見ていく」という考えに基づいて検知するLOF法が役立ちます。

異常検知の使用例

異常検知（Anomaly detection）は、データの中から異常な状態、または通常のパターンとは異なるものを検出していきます。その異常検知技術は、私たちの生活において数多く活用されています。そこで、次に異常検知の具体的な使用例について紹介していきます。

1.監視カメラによる侵入者検知

異常検知技術は、構造物の遠隔監視にも使われています。実用例としては、監視カメラ動画からの侵入者検知にも利用されています。

2. クレジットカードの不正利用検知

異常検知技術は、画像やデータの異常を検出する時にも活用されています。身近な例としては、クレジットカードの不正利用検知にも利用されています。

3.体調不良の検知

異常検知技術は、人々の健康管理などにも活用されています。例えば、k近傍法を利用して心電図の部分時系列に対して異常パターンを検出したり、または喘息発作の検知など、体調不良の検知に用いられています。

4.ヘッジファンドの不正検出

ヘッジファンドとは最低限の規制が行われているのみであるため、不正を狙われやすい金融商品のひとつ。実際に、ヘッジファンドの例はここ数年で増加しています。そこで、ファンドを不正または不正ではないものとして分類するためにモデルを作るなどといった異常検知技術が活用されています。

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まとめ

異常検知技術を導入することで、人が行うよりミスが減り、より正確な検知ができるようになります。また、異常検知にはさまざまなアルゴリズムがあるため、用途に合わせて活用していきましょう。しかし、プログラミングや機械学習の技術、知識がないとどれを使っていいのかわからないものです。そんな時は、プログラミングの知識がない人でも簡単に機械学習ができるようになっているUMWELTを使うことをオススメします。UMWELTは異常検知導入だけでなく、導入したシステムに新しいデータを学習させていくことも可能としているので、繰り返し学習させて精度を上げることが求められる異常検知をしていきたい方にもピッタリです。これから異常検知システムを導入して、検知を簡略化したい、人為ミスを減らしたいと考えている方は、自動AIサービスUMWELTの活用を検討してみてはいかがでしょうか。

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