異常検知（Anomaly Detection）

異常検知（Anomaly Detection）とは、通常とは異なるパターンや挙動をAIが自動的に検出し、異常・例外・兆候として識別する技術です。 大量のデータから「正常な状態」を学習し、それと異なる振る舞いや値を検出することで、トラブルの予兆やリスクの早期発見に活用されます。 異常検知には、主に以下のような手法が使われます： • 統計的手法（外れ値の検出） • 機械学習によるクラスタリングや分類モデル • 深層学習を用いた時系列データの予測モデル • 教師なし学習による自律的なパターン認識 主な活用例は以下の通りです： • サーバーやネットワークの障害検知 • 製造ラインの機器トラブル予測（予知保全） • クレジットカードの不正利用検出 • ログデータのセキュリティインシデント監視 • 健康モニタリングにおける異常な生体反応の検出 異常検知は、ヒューマンエラーの削減や迅速な対応体制の構築に貢献するAI活用領域であり、製造業・金融・医療・ITインフラなど幅広い分野で導入が進んでいます。