【AWSで始める異常検知】Part1. 異常検知の始め方

異常検知とは何か

他の大多数のデータとは振る舞いが異なるデータを検出する技術で、
クレジットカードの不正使用検知や機械故障の検知等の分野で用いられています。

異常検知の代表的な手法

以下のような手法がよく用いられています。

  • ホテリング理論
  • k近傍法
  • 局所外れ値因子法(LOF法)

異常検知の活用事例

製品の品質チェック
画像認識の技術を用いて、今まで目視で完成品をチェックしていたものを自動化します。

設備や機器に対する異常検知
センサーから取得したデータを用いて、異常データを検出するようにモデルを構築し、トラブルを早期に発見します。

クレジットカードの不正使用検知
不正利用のパターンをデータ化し、24時間365日カード利用を監視します。
不正利用の事例と類似した場合は、カード利用を停止したり カード名義人へ連絡が入ったりなどの対応が行われます。

異常検知にAIを活用するメリット

  • 人の目や長年の経験がないと分からなかった故障などの判断をAIに置き換えることができる
  • 人間では感じられない違いを画像やデータによって補完することが可能
  • トライ&エラーの繰り返しで検知精度を向上

まとめ

本記事では、異常検知とは何で、どんな分野で使われているのかについて紹介しました。
異常検知の技術を用いた業務の自動化は、人員の削減や生産性の向上にもつながるため様々な分野で取り入れられています。
次回は実際にAWSのサービスを使って、簡単に異常検知を試してみます。

次の記事:【AWSで始める異常検知】Part2. SageMakerで設備故障の検知