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COLUMN コラム

異常検知

【具体例あり】機械学習を用いた異常検知の手法と学習モデルを解説!

近年では、機械学習のシステムによる異常検知システムの開発が進められています。そもそも異常検知が機械学習と関連して考えられているのは、測定データによって異常の識別が簡略化されるからこそです。では、機械学習システムを用いた異常検知の手法には、どのようなものがあるのでしょうか?そこで今回は、機械学習における異常検知手法と、学習モデルについて紹介していきます。これから異常検知を自動化していきたいと考えている方は参考にしてください。

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機械学習を用いた異常検知で業務を自動化できる

従来までは、機械にセンサーを設置して人間が異常を判断してきました。しかし、機械学習を用いた異常検知を行えば、業務を自動化することも可能です。そこで、次に異常検知、機械学習の紹介を踏まえた上で、機械学習を用いた異常検知とはどのようなものか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、通常の動作に当てはまらないデータパターンについて、データマイニングを利用し識別することを意味します。異常検知の代表的な手法としては、外れ値検知、異常部位検出、変化点検知の3つがあります。

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2. 機械学習とは

機械学習とは、大量のデータについてコンピュータが学習し、分類や予測などを行う技術です。機械学習には、「教師なし学習」「教師あり学習」「強化学習」の3つの種類があります。

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3. 機械学習を用いた異常検知とは

機械学習を用いた異常検知とは、これまでのように人間がセンサーの値を見ながら判断するのではなく、機械が異常を識別します。また、機械に人間と同じような判断能力を求めるためにも、機械学習が必要とされます。

機械学習を用いた異常検知を導入すると解決できる課題

機械学習を異常検知業務に導入することで、さまざまな問題を解決することができます。そこで、次に機械学習導入によってどのような問題が解決するのかについて、具体的に紹介していきます。

1. 人件費の削減

人が行う目視検査は、検査員が多いほど人件費がかかってしまいます。しかし、外観検査システムを導入することで、人件費を大幅に削減できるようになります。外観検査システムを使うにはソフトウェア、ハードウェアが必要になるとはいえ、ランニングコストを考えると検査員を雇って目視検査するより低コストになる可能性が高いです。

2. ヒューマンエラーの予防

人の検査では、不良品を誤って流してしまうなど、どうしてもヒューマンエラーを防ぐことはできません。しかし、機械学習、ディープラーニングを検査に用いることで、目視検査と比べてより高い精度で異常を検知できるだけでなく、ヒューマンエラーによる異常も検知できるようになります。

3. 業務の属人化予防

多くの製造業の外観検査現場では、熟練検査員による属人的な作業が問題になっています。人による外観検査には、長年の経験によるノウハウがあり、熟練検査員は新人検査員では見逃してしまうような異常も見つけることができます。しかし、その熟練検査員たちが退職すると、職場には経験の浅い人材だけが残る可能性があります。すると、うっかり不良品を流してしまうヒューマンエラーが起こることもあるのです。そこで、システムを導入して外観検査を自動化することで、業務の属人化を予防することができます。

異常検知の手法


異常検知を利用する時は、目的に合わせて手法を選ぶことが大切です。手法には、外れ値検知、異常部位検出、変化点検知の3つが挙げられます。そこで、次にそれぞれの手法について紹介していきます。

1. 外れ値検知

外れ値検知とは、普段では起こらないようなデータ点を検知する時に用いられる手法です。たとえば、株価指数に外れ値検知を使うことで、急激な値上がり、値下がりや、ドル安などを自動的に検知し、アラートを発生させることができます。

2.異常部位検出

異常部位検出とは、明らかな異常が起きている部分時系列を検出する時に利用します。外れ値検知はデータ点で評価するのに対し、異常部位検出は心拍数データから異常部位のみを抜き出すなど、部分時系列が異常かどうかを評価して検出します。

3.変化点検知

変化点検知とは、時系列データのパターンが急激に変化する箇所を検知するために利用する方法です。たとえば、季節物に関する特定のワードなど、ある時期に検索数が増えるものを検知する際などに使います。

異常検知に用いられる機械学習モデル


異常検知に用いられる機械学習にも様々な種類があります。利用する際は、それぞれの特徴を理解して選ぶ必要があります。ここでは次に、異常検知に用いられる機械学習モデルの種類について紹介していきます。

1.教師あり学習

教師あり学習は、大量のデータに正常、不良などのラベルをつけていく学習プロセスと、訓練済の学習モデルを異常検知システムに利用して、検査対象を読み取った上で正常、不良を判定する判定プロセスの2つに分けられます。

2.教師なし学習

教師なし学習は、ラベルを付けずに大量のデータを読み込ませてAIが認識していく学習手法です。主に、モデル化された正常データから外れた異常を検出していくため、未知のデータを見つけるのを得意としています。

3.半教師あり学習

半教師あり学習とは、ラベルを少量のデータにのみつけて、ラベルなしデータを生かすために使われる手法です。なお、異常検知において正常なデータのみ学習する方法が多くあるため、この例を半教師学習と呼ぶケースもあります。

4.強化学習

強化学習とは、AIに報酬を与えて、機械に自発的に学ばせていく方法です。株取引などで多く活用されているアルゴリズムです。

5.生成モデル

生成モデルとは、データをもとにオブジェクトをつくっていく、またはデータをサンプリングしていく手法です。とくに、正常データだけ学習させていく時に役立っている手法です。

機械学習を使った異常検知手法


機械学習を使った異常検知手法には、たくさんの種類があるので、特性を理解した上で適したものを選んでいきましょう。そこで、次に機械学習を使った異常検知手法の種類についてそれぞれ紹介していきます。

1.ホテリング理論

ホテリング理論とは、人の主観に左右されないために統計モデルを使用する手法です。統計的モデルを使うことで、客観的な評価ができるようになります。また、ホテリング理論は、異常検出において基礎的な手法として周知されています。

2.k近傍法

k近傍法とは、確率分布を決めず、最も近いデータを計算して異常値を検知する方法です。また、この方法は最も近い点だけでなく、2、3番目に近い点までのデータを用いることも可能です。主に、時系列データの外れ値を検知する際に利用します。

3.単純ベイズ法

単純ベイズ法とはベイズの定義をもとにしたもので、データセットにおいていくつかの推定がある場合、どの推定が最も近いのかについて判断するとき利用するアルゴリズムです。

4.サポートベクターマシン

サポートベクターマシンとは、教師あり学習のひとつです。カーネル法と呼ばれる機械学習アルゴリズムであるため、カーネルマシンとも呼ばれています。機械学習のなかでも認識性能に優れており、自然言語処理、音声認識、画像認識、コンピュータビジョンなどのアプリケーションで活用されています。

5.ブースティングとバギング

ブースティングとバギングは、ツリー構造を使って分類、回帰をする決定木の予測精度を相乗させる機械学習アルゴリズムです。バギングはデータの一部から多数の決定木を生成し、最終的にできた決定木の結果を統合して評価することによって、全体の予測精度を向上させます。

6.判別分析

判別分析とは、データの中から特定の対象、そうでない対象のグループ分けを行う手法です。主に購入者、非購入者、リピーターなどマーケティング等で利用されるなど、調査目的で活用されることの多い方法です。

7.ロジスティック回帰

ロジスティック回帰分析とは、目的変数が質的、なおかつ従属変数が量的である多変量解析を行う時に使われるアルゴリズムです。例えば、選挙で当選するかしないか、その事象が発生するかしないかなど、事象が起こる確率を予測する時に使われています。

8.ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークとは、人間の脳にある神経細胞(ニューロン)のネットワーク構造を人工的に作成し、問題解決能力を持つように作られたものです。主に画像認識、音声認識、パターン認識、データ分類、未来の予測などに使われているアルゴリズムです。複数の相互に接続する人工ニューロンから構成される隠れ層をたくさん組み合わせて学習します。また、このように深層にまで渡るアルゴリズムのことを、ディープラーニング(深層学習)とも呼びます。

9.正則化

正則化とは、モデルの複雑さ、なめらかでないことなどにペナルティをつけて過学習を防ぎ、汎化能力を高めていくために使用されるアルゴリズムです。正則化を用いた線形回帰には、主にリッジ回帰、LASSO回帰、Elastic Net回帰などが挙げられます。

10. 線形回帰

線形回帰とは、1つ以上の独立した予測子変数を利用して線形方程式の係数を予測していく手法です。線形回帰は、主に1つの予測子のみをもつ単回帰と、複数の予測子をもつ重回帰、複数の応答変数ができる多変量回帰などの3つに分けられます。

11. 非線形回帰

非線形回帰とは、連続する応答変数と1つ以上の予測子変数との間における方程式を生成して、新たな観測値を予測する手法です。主に、線形パラメータとの関係を適切にモデル化できない場合に利用されます。

12. ステップワイズ回帰

ステップワイズ回帰とは、自動的に予測子変数を1個ずつ追加していき、また削除も行っていくことで精度の高いモデルを選択する手法です。このステップワイズ法と呼ばれる手法を使った回帰分析を行うことで、自動で予測子変数の組み合わせを行い、当てはまりの良いモデルを作成することを可能としています。

機械学習を使った異常検知の例

1. スパム検知

機械学習を利用することで、自動的にスパムを検知することが可能となります。例えば、クレジットカードの不正使用検知、迷惑メールなどのスパム検知に利用されています。スパムメールが届くと受信ボックスではなく、自動的に迷惑メールフォルダーに振り分けられていきます。メールボックスでは、迷惑メールで利用されがちな単語を機械学習によって学習し、届いたメール内のスパムを識別して分類します。

2. 故障検知

工場などの製造ラインでは、いつもと違うことが起きると「異常」と判定します。また、このようや異常や、不良品を発見する時にも、機械学習は利用されています。ただし、工場での異常、故障はそう多く起きるものではありません。そのため、あらかじめさまざまなデータを機械学習で分析して、異常値を発見するという手法が使われています。

3. 医療診断

医療業界では、患者の健康をより守るために、最新機器を利用して、患者の健康状態に関するさまざまなデータを集めています。ただし、人の健康データとは、実に複雑なものです。そこで、機械学習では、患者達の複雑なデータ分析を得意としています。データ分析を行うことで、癌などの病気予測、患者の健康データを医師に提供し、より細かく健康を管理できるようになります。

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まとめ

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