異常検知とは？概要と業界別の実例、その実現方法をご紹介
近年、機械学習を用いた異常検知システムの開発がさかんになってきています。
日本の製造業は、従来より世界的に見てもとりわけ優秀ですが、現在は少子高齢化による後継者不足などの課題に直面しているのが現状です。
このような国家の危機的状況ともいえる大きな課題を解消するために、機械学習による異常検知システムが脚光を浴びています。
異常とは、通常と異なる振る舞いをすることで、日常生活においても、安定していた株価が急変したり、動きを保っていた機械が急におかしな動きをしだしたり、アカウントごとの投稿が一定量だったSNSの投稿量が激増した（炎上）など、「いつもと違う」ことに気が付く急激な変化は、私たちの身の回りでもよく起こっています。
今回の記事では、製造業や金融業などで活用されている、機械学習における異常検知の手法やアルゴリズムなどをご紹介します。機械学習を用いた異常検知による自動化を検討している方は、ぜひご活用ください。
異常検知とは？
異常検知とは「蓄積された大多数のデータ（ビッグデータ）群と比べて、挙動が異なるデータを検出するための技術」です。
機械学習による異常検知では、「簡単な異常の検知」から、人が認識するのは不可能な微細な変化や機器が故障する前兆といった「難しい異常の検知」まで、さまざまな異常検知が可能です。活用される分野として、次の章でご紹介する、クレジットカードの不正使用検知、予測も含めたシステムの故障検知、人間や動物などの異常行動検知などがあります。
異常検知の手法には、大きく分けて「統計モデルに基づいた手法」と「データ間の距離に基づいた手法」があります。また、異常検知手法を活用する際には、どんな統計モデルによって仮定を行うのか、またはデータ間の距離における定義の仕方がいくつか存在するため、それぞれどの条件を使った異常検知手法なのかを意識して使用する必要があります。
異常検知実例6選
異常検知の技術は、現在さまざまな業務や生活の場面で活用されています。
次に、異常検知の手法がどのように活用されているかについて例を交えながら紹介していきます。
１．不正アクセスの検知
異常検知の技術は、インターネット上における不正アクセスの検知にも利用されています。
システムに異常な通信が起きた際に検知を行い、管理者にアラートを通知し不正アクセスの侵入を防ぐ方法です。
２．IT業界で活用される「スパム検知」
異常検知技術は、IT業界においてネットワークの侵入のみではなく、スパムメール検知にも活用されています。
IT企業では、セキュリティは自社の信用に関わる大変重要な課題です。
機械学習やAI技術を駆使し、組織内に蓄積されているメールやチャット上のメッセージからセキュリティリスクの傾向をリアルタイムで分析することで、情報漏洩などの重大なセキュリティインシデントを未然に防ぐことができます。
３．カードの不正利用の検知
異常検知の技術は、クレジットカードの不正使用検知の場面でも利用されています。
例えば、あるクレジットカードの場合、AIを用いて24時間365日カードをモニタリングしています。もしこれらの異常検知技術をもってしても、不正利用が発生した際には、会員保障制度に基づいて紛失・盗難の届け出日の60日前から損害補償を行うサービスを取り入れています。
４．異常動作の検知
近年、人々のセキュリティ意識が高まっており、市中の至る所に監視カメラが設置されているのを見かけるようになりました。
実際、これらすべての監視カメラの映像に対して人が監視する行為は現実的ではありません。
そこで、監視カメラの異常動作を判別する際に、異常検知技術が活用されています。
５．不良品の検知
異常検知技術は、不良品を検品する際の業務にも応用されています。
主な実用例として、ある大手電機メーカーが画像データを用いた検品作業の効率化などを実現するために、ディープラーニング技術を搭載したソフトウェア製品を開発し、不良品の検品作業に活用されています。
６．医療業界での活用
医療の現場において、異常検知技術はAIを組み合わせた画像診断に用いられています。
医療機関が過去に蓄積した膨大なカルテの情報やCT画像のデータをAIが学習することにより、画像に現れた兆候や病変部位を異常として検知できるようになります。
これにより、従来画像専門の技師が行っていた診断が自動化でき、医療における運用コストの効率化や画像の読み取り精度の向上が期待されています。
異常検知を導入するメリット
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