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データ分析を使用した異常検知とは?実務に活用する方法も紹介

 

クレジットカードの不正利用や監視カメラによる侵入者検知、病理診断など、異常検知の技術はさまざまな場面で役立っています。データ分析を駆使した異常検知は、安全性や業務効率の面で注目が集まっています。今回は、データ分析を用いた異常検知がビジネスに果たす役割や導入のメリットなどを紹介していきます。

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異常検知とは?

異常検知とは、蓄積された他の大多数のデータとは異なる振る舞いをするデータ(異常値)を検出する技術です。従来であれば、機械にセンサーを設置してその値を基に人間が異常を判断していましたが、機械学習を用いた異常検知を行うことで、機械が自動で異常を識別することが可能になりました。

異常検知の主な目的

データの中から異常な状態、または通常のパターンとは異なるものを検出する異常検知は、我々の生活においても数多くのシーンで活用されています。この章では、活用事例を紹介します。

金融取引の不正検知

異常検知技術が使われている身近な例として、クレジットカードの不正使用検知があります。また、相場操縦行為検知などにも役立てられています。不正取引手法は日々複雑化、多様化しています。不正な取引かどうかを専門家の知識を利用した判断だけではなく、統計的な異常検知アルゴリズムを使うことで、未知の不正取引も検知することが可能です。

製造業における不良品検知

製造業において、不良品検知の難易度は年々高まっています。それは、開発される製品が小型化、精密化しており、市場のニーズに応えるための多品種生産も増えているからです。不良品検知に高いレベルが求められる一方で、高いスキルを持つ検査員の確保も難しくなっているため、AIを活用した検知システムの導入を進める企業が増えています。

設備メンテナンスの最適化

人手に頼りがちな設備メンテナンスにも、異常検知は役立てられています。AIを活用し、異常と兆候を高精度で検知することで、重大な問題が発生する前に最適なタイミングでメンテナンスが実施できるのです。予期せぬ故障による高額なメンテナンスコストや突発的な設備故障によるダウンタイムの長期化、故障に対応するための無駄な人員配備といった問題の解決に有効とされています。

診断補助

医療分野においては、異常検知技術が診断補助に使われています。AIを活用したシステムで胎児の心臓異常をリアルタイムに自動検知することで、早期に治療が必要な先天性の疾患の見落としを防ぐことなどが期待されています。

インフラ設備の劣化予測

画像・映像解析AIと異音検知AIによる変電設備異常診断システムを導入することで、設備保全の効率化を図る取り組みが始まっています。

異常検知をビジネスで活用するメリット

さまざまな現場で活用されている異常検知は、現場に導入することで得られるメリットがあります。ここからは、コストカットや品質向上など、異常検知を導入するメリットを紹介します。

コスト削減につながる

人が行う目視検査は、検査員の人数だけ人件費がかかります。外観検査システムを導入する際にはコストが発生するものの、人件費を大幅に削減できる点がメリットです。

品質向上につながる

製品を作る上では、どうしても基準を下回った品質の低いものが出てしまいます。データ分析を活用すれば、設備側の異常を検知することが可能です。そして、製造プロセスの設計、最適化を図ることで品質改善が期待できます。

ヒューマンエラー防止に役立つ

人間はその日の体調や精神状態といったコンディションに少なからず左右されます。また、1人ひとりが持っているスキルも違うので、熟練の検査員と新人の検査員ではどうしても検査の精度は違ってきてしまいます。機械学習を用いた異常検知なら、人間による目視検査よりも高い精度で異常を検知でき、不良品の見逃しや判定ミスといったヒューマンエラーを防ぐことが可能です。

異常検知の主な手法

異常検知の手法には「外れ値検知」「変化点検知」「異常部位検出」の3つがあります。それぞれご説明します。

外れ値検知

外れ値検知とは、普段起こり得ないようなデータ点を検知する場合に用いられる手法です。

変化点検知

変化点検知は、時系列データの急激な変化が起こった箇所を検知するためのアルゴリズムです。

異常部位検出

異常部位検出は、異常が起きている部分時系列を検出する手法です。外れ値検知の検出単位はデータ点ですが、異常部位検出では部分時系列が異常かどうかを評価します。

異常検知に用いるデータ分析アルゴリズム

機械学習による異常検知の手法は、「統計モデルに基づくもの」と「データ間の距離に基づくもの」に大きく分けられます。ここでは、統計モデルに基づく異常検知技術で最も有名なものとしてホテリング理論、データ間の距離に基づくものとしてk近傍法を紹介します。

ホテリング理論:データが正規分布に従うときに、外れ値(異常値)を検出する手法です。異常検知において基礎的な手法として周知されています。

k近傍法:分類タスクにおいて予測したいデータに特徴が近いk個のデータの属するクラスから、データのクラスを決定するアルゴリズムをk近傍法と呼びます。

異常検知を自社ビジネスに活用する方法

実際に異常検知を業務に導入するには、どのような方法があるのか解説します。

Python等を活用して自社で異常検知システムを構築する

Pythonなどのプログラミング言語を活用すれば、自社でゼロから異常検知システムを構築することができます。しかし、それには本格的なAIを作成するプログラミングスキルに加え、情報を数学的に解析するための素養、データ解析に関するスキル、機械学習アルゴリズムに関する知識などを持つ人材が欠かせません。さらに、相応の開発期間を見込んでおくことも必要になります。

既存の異常検知システムを導入する

近年、機械学習を利用した異常検知システムの開発、導入が進んでいます。社内でゼロからシステムを構築する環境が整っていない場合、こうした既存のシステムを活用することも検討してください。

AIツールを活用する

リリースされたツールの中には、ノーコードのAIツールもあります。ノーコードなら、あらかじめ部品として用意されている機能をレゴブロックを組み立てるような感覚で、AIの構築やプラットフォームづくりができます。「開発からリリースまでをスピーディーに行いたい」「専門的な知識を持つ社員がいないけれど、異常検知システムを導入したい」などと考えている方にはメリットの多い選択の1つと言えます。

ノーコードAIツールならUMWELT!

異常検知を含め、AIを学び実装するためには膨大な時間と知識や経験が必要です。AIに関する知識がなくても使えるAIツールが、TRYETINGのノーコードAIクラウドUMWELTです。

簡単3ステップで導入できる

「UMWELT」の導入は、たった3ステップで実現できます。

  1. データを収集
  2. ブロックでAIを作成
  3. 結果が出る

「UMWELT」は、AI導入時の工数の8割を占めるデータの前処理を簡単にする機能も搭載しています。自動機械学習機能を搭載しているので、収集したデータを投入すれば、データ分析をすぐ実行できます。

これまでの業務で蓄積したデータを有効活用できる

「UMWELT」は、社内の各所に保存されているデータを自動で連携、収集することが可能です。そのデータをAIに学習させることで実務に活用できます。多数のアルゴリズムをレゴブロックのように組み合わせることで、「どんなデータでも」「簡単に」「高度な」AIを構築できます。

導入・運用サポートサービスも提供していて安心して使える

専門的な知識を持つ社員がおらず、AI導入に悩む企業の方もいます。AI導入に向けたサポート体制が整っているのも「UMWELT」の魅力です。作業代行やBI作成、トレーニングなどのプランも提供しています。導入後も効果をしっかり発揮できるように、コンサルタントが伴走し、解析をサポートします。

まとめ

データ分析を活用した異常検知機能は、さまざまな分野で活用されています。しかし、異常検知を含めたAIによるシステムの実装は知識と手間がかかります。効率的にAIを導入するならノーコードで実装できるシステムの利用がおすすめです。AIツール導入を考えている企業は、「UMWELT」の導入をご検討ください。

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