異常検知とは?機械学習を用いた異常検知の特徴とおすすめ製品

異常検知とは?機械学習を用いた異常検知の特徴とおすすめ製品
異常検知とは、膨大なデータの中から異常な状態のデータ(他の大多数のデータと比較して異なる状態のデータ)を検出する技術を指します。この記事では、機械学習を用いた異常検知の特徴とおすすめ製品をご紹介しています。

異常検知とは?

異常検知とは、膨大なデータの中から異常な状態のデータ(他の大多数のデータと比較して異なる状態のデータ)を検出する技術を指します。

異常検知は様々な分野への活用が可能な技術ですが、その代表例として「製造業」への活用が挙げられます。具体的には、機械学習を用いた異常検知システムの活用が製造業において期待されています。

機会学習を用いた異常検知を導入するメリット

従来の異常検知は機械設備にセンサーを取り付け、収集されるデータを基に人が異常の有無を判断していました。

しかし、データの分類・識別を可能にする機械学習は異常検知との親和性が高いため、機械学習を用いた異常検知を製造業へ導入することによって、これまで人が行ってきた作業を自動化することが可能です。異常検知の自動化を検討されている方は、ぜひご参考にしてみてください。

異常検知に用いられる5つの機械学習モデル

異常検知に用いられる5つの機械学習モデル

機械学習モデルには様々なものがあります。その代表例として、「教師あり学習」「教師なし学習」「半教師あり学習」「強化学習」「生成モデル」をご紹介します。

教師あり学習

教師あり学習とは、人が教師として機械に「正解」を教えることによって、機械に学習を行わせる手法です。

具体的には、大量のデータを取り込み、それぞれに「正常」「異常」といったラベル(判定)を付けていきます。このラベルに基づいたトレーニングを繰り返すことによって、正常・異常の判断の精度を求められているところまで引き上げていくことになります。仮に検出したい異常状態が明確な場合は「教師あり学習」が強みを発揮します。しかしその一方で、異常状態が事前に把握できていないような場合は「教師なし学習」の方が優れています。

教師なし学習

教師なし学習も、大量のデータを取り込むことで機械に学習を行わせる点は「機械あり学習」と同様です。教師あり学習との最も大きな違いは、ラベル(判定)を人が事前に付けるのではなく、データに基づいてAIに自律的に判定を行わせる点にあります。そのため、機械なし学習の方がより多くのデータを必要とします。

半教師あり学習

半教師あり学習とは、その名の通り、教師あり/なし学習のどちらの要素も取り込んだ手法です。少量のデータにのみラベル(判定)を付け、そのラベルを参考に他のデータのラベルをAIに自律的に認識させます。

なお、異常検知においては正常なデータのみを学習する方法が数多くあるため、その際に半教師学習と呼ぶケースもあります。

強化学習

強化学習とは、AIに報酬を与えることで自発的に学習させていく手法です。例えば、様々なシミュレーションの末に最大化した利益を得るような方法は強化学習にあたります。異常検知として活用されるケースは少ないものの、株取引などで用いられているアルゴリズムです。

生成モデル

生成モデルは、データに基づいてオブジェクトをつくりだします。外れ値を検出することができ、データのサンプリングが可能です。異常検知においては、正常データのみを学習させる場合に役立ちます。

機械学習を用いた異常検知方法の代表例

機械学習を用いた異常検知方法の代表例

機械学習を用いた異常検知の代表的手法として、「ボテリング理論」「k近傍法」「単純ベイズ法」の3つをご紹介します。

ホテリング理論

ホテリング理論は、人の主観に影響を受けずに、客観的な評価を行うために統計モデルを用いる手法です。そのため、外れ値(異常値)を検知したい場合の最も基礎的な手法として一般的に認知されています。

k近傍法

k近傍法は、分類の際に使用される手法です。異常検知を実施するデータが多数のクラスターからなる場合、ホテリング理論では外れ値(異常値)を取り除くことができません。そのため、確率分布を明確にしないで外れ値(異常値)を検知するk近傍法を用います。

時系列データの外れ値(異常値)を検知する際に用いられることが多い手法です。

単純ベイズ法

単純ベイズ法は、ベイズの定義を基にしたアルゴリズムです。ベイズの定義は、データセットがいくつか与えられたとき、それを基にした複数の推定がある場合に、どの推定が最も近しいのかを判断する際に用います。

システムを利用した異常検知

近年において、製造業の異常検知にはシステムを活用するケースが多くなっています。

中でも主流となりつつあるのが学習モデルによる異常検知システムの活用であり、この技術によって、人の判断によって行われていた異常検知を機械で自動化することが出来るようになっています。異常検知を機械に代替することによって、精度のバラツキが改善されるどころか、人的リソースの削減によって生産力向上へ繋がる効果も期待できます。

異常検知おすすめ製品

株式会社インテック

異常検知サービス

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データ判定方法の特長

 ・正常状態からの遠さ(逸脱度)で異常を判定
 ・正常状態のみで学習可能
 ・MT法よりも良い検知精度
 ・異常の原因と根拠がわかる
 ・他社にないアルゴリズムの採用で異常検知を高速で実現

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株式会社インテック

シグカメ

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カメラでシグナルタワーを撮像し、設備の稼働情報を収集します。
設備アラーム時には担当オペレータにメール通知を行います。
設備の稼働状態はいつでもWeb画面で確認できます。

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株式会社モアソンジャパン

軸受異常診断AI vibGazer

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<概要>
軸受異常診断AI 『 vibGazer 』 ではモーターなどの回転駆動系の軸受振動データに注目。AIモデルが異常兆候をいち早くキャッチし機器が故障停止する前にお知らせします。

<vibGazerができること>
・高精度の正常異常判定
・異常タイプを推定
・予知保全:故障時期を予測

スモールスタート可!
予知保全メンテナンスの導入をサポートします。

お客様自身で ”学習モデル” を作成いただける機能を機能を準備中です。”学習モデル” をお客様自身で作成いただくことで、立上げにかかるコストを大幅に抑えることができます。

※vibGazerは、株式会社アローセブン社製品[振動湿度予兆監視システム vibInsight ] および [波形計測ソフト vibCatch]のAI判定オプションとして動作します。

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