機械学習による異常検知の手法とは?事例も解説

 2021.10.27  デジタルトランスフォーメーションチャンネル

現代は第4次産業革命の過渡期といわれ、AIやIoTなどの技術革新が目覚ましい速度で進歩・発展しています。そんななかで大きな注目を集めているのが、機械学習を用いてデータの異常値を識別する「異常検知」です。本記事では、機械学習における異常検知の手法やメリットについて解説するとともに、具体的な活用事例をご紹介します。

機械学習による異常検知の手法とは?事例も解説

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異常検知とは

「異常検知」とは、明確に定義されたデータセットや概念、アイテムやイベントに準拠しないパターンを識別する技術を指します。従来、異常検知のプロセスは、目視やデータ分析によって人間の判断で実行されていました。しかし、近年はAIの機械学習を用いた異常検知技術が凄まじい速度で発展しており、製造業界や医療分野、金融機関などで導入が進んでいます。

たとえば、製造業では工作機械や駆動装置、電子機器といった生産設備の稼働状況を常に管理・監視し、異常が発見されれば迅速かつ的確に対処しなくてはなりません。従来、このような設備保全には熟練工の高度な知識と技術が不可欠でしたが、AIの機械学習を用いることで、業務プロセスの省人化と自動化が実現します。

データに対する異常検知の手法

機械学習はAIの枠組みに内包される概念のひとつで、与えられたデータや画像を反復的に学習し、アルゴリズムを形成したり法則化したりといったプロセスを得意とする技術です。そして、主に「外れ値検知」「異常部検知」「変化点検知」という3つの手法を用いて、データに対する異常を検知・検出します。

たとえば、定義されたデータの構造や性質に通常ではあり得ない変化が生じた場合、異常値として検出します。このデータを点で捉える異常検知の手法を「外れ値検知」と呼びます。「異常部検知」は、波形パターンやグラフなどに落とし込まれた時系列データの部分的な異常を検知する手法です。そして「変化点検知」は、時系列データにおけるパターンが急激に変化する部分を検知・検出するため用いられます。

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機械学習による異常検知のメリット

機械学習がもつ最も大きな特徴は、膨大な言語や数値、ルールやパターンなどを反復学習し、学習によって得られた法則をシステム化する点です。ディープラーニングのように自律的な学習機能こそないものの、与えられたデータを繰り返し学習することで、人間を遥かに凌駕する高精度の予測や的確な判断が可能になります。このような特性をもつことから、機械学習による異常検知は、主に以下のようなメリットを企業にもたらします。

  • ヒューマンエラーを防止する
  • ランニングコスト削減が可能
  • 属人性の排除が可能

ヒューマンエラーを防止する

機械学習を用いた異常検知の最も大きなメリットといえるのが、ヒューマンエラーの防止です。AIやIoTといった革新的な技術は、とりわけ製造業の分野で普及しつつあり、こうした最先端テクノロジーを取り入れた生産施設を「スマートファクトリー」と呼びます。製造業においては、製品の品質が企業価値に直結するといっても過言ではなく、いかにして歩留まり率を改善し、直行率を高めるかが重要な課題です。

スマートファクトリーではAIやIoTがさまざまな生産設備と常時ネットワーク接続され、機器の保全業務や製品の検品・検査業務、製造ラインの管理業務などの省人化・自動化に寄与します。このような設備保全や検品・検査などは、AIが最も得意とする領域であり、人間とは比較にならないほど高精度な検知や検出が可能です。

たとえ長年の経験を有する熟練工であっても、人間である以上、必ずどこかで見誤りや見落としが発生します。その点、AIによる異常検知は、検品や検査などの業務プロセスをオートメーション化するため、ヒューマンエラーの発生を未然に防ぐことが可能です。また、設備保全や検品・検査の高精度化は、製品の品質向上に寄与するため、生産体制そのものの総合的な強化につながります。

ランニングコスト削減が可能

製品の品質を高く保つためには、高度な知見を備えた熟練の検査員による検品・検査業務が不可欠です。しかし、生産体制が大きくなるほど、検査員の人件費や検品・検査の業務コストも増大します。冒頭で述べたように、従来の異常検知は目視による検査やデータ分析によって、人間の判断で実行されていました。AIによる異常検知を生産体制に組み込むことで、設備業務や検品・検査業務をオートメーション化できるため、ランニングコストの大幅な削減に貢献します。

とはいえ、AIの異常検知システムを導入するためには、事業形態や生産施設に合わせたITインフラを整備しなくてはなりません。AIによる異常検知は、長期的な視点で見ればランニングコストの削減につながるものの、システムの導入には相応のイニシャルコストが必要です。そのため、AIの導入を検討する際は、HOYAデジタルソリューションズ株式会社のような優れたSIerに相談してみるのをおすすめします。

属人性の排除が可能

AIによる異常検知は人間とは異なり、習熟度や経験に依存しないため、属人性の排除が可能です。近年、日本は少子高齢化の進展とともに生産年齢人口の減少が続いており、さまざまな産業で人材不足が深刻化しています。とくに製造業の人材不足は深刻で、経済産業省が発行した「2020年版ものづくり白書」によると、製造業を営む企業の約4割が重要な経営課題として「人手不足」を挙げています。

ものづくりを主体とする製造業は、高度な技術が求められる業種であり、とくに検知・検品業務は標準化が困難な領域です。そのため、製造現場では人材不足と重なって、熟練工の技術継承が困難になるという問題にも直面しています。AIによる異常検知システムを導入することで、人材不足を補いつつ、熟練工の知識や技術に依存しない生産体制を構築できるでしょう。

機械学習による異常検知の活用事例

ここからは、AIの機械学習を用いた異常検知が、具体的にどのような領域で活用されているのかを見ていきましょう。機械学習による異常検知の主な活用事例として挙げられるのが、以下の3つです。

  • スパム検知
  • 不良品の発見
  • 医療データへの応用

スパム検知

製造現場で導入が進みつつあるAIの異常検知ですが、IT領域のセキュリティシステムとしても活用されています。たとえば、組織に蓄積されているすべてのメールからセキュリティリスクの傾向を学習することで、情報漏洩インシデントが懸念されるメールの検知が可能です。また、AIの機械学習と統計解析を組み合わせて、クレジットカードの不正利用を検知したり、与信調査を自動化したりするなど、金融機関の業務領域においても活用されています。

不良品の発見

機械学習を用いた異常検知は、食品加工や金属加工、樹脂成形など、ものづくりの領域における品質チェックや不良品検知システムとしても導入が進んでいます。たとえば、食品製造業では個体差の大きい食品が多く、人間の目視では対象物の均一な判定が非常に困難とされていました。しかし、食品の良品と不良品の膨大な画像データをAIが学習することで、人間を遥かに凌駕する精度で瞬時に識別できます。

医療データへの応用

AIの技術は日進月歩で進化しており、近年では医療現場においても機械学習やディープラーニングを用いた医療オペレーションの導入が進んでいます。とくに進歩・発展が目覚ましい領域が、AIの異常検知を用いた画像診断です。蓄積された医療データやCT画像などをAIが学習し、患者の病変部位を特定したり、薬効を予測したりといった領域で活用されています。

まとめ

少子高齢化に伴う生産年齢人口の減少が進む日本では、今後さらに人材不足が深刻化していくと予測されます。AIの機械学習を活用することで、人間を遥かに凌駕する精度での異常検知や故障予測などが可能となり、人的資源を削減しつつ効率的な生産体制を構築できるでしょう。ぜひ、本記事を参考にしてAIの活用に取り組んでみてください。

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