異常検出とは？必要とされる学習データセットについて解説

異常検出とは

異常検出（Anomaly Detection）は、データ内に存在する通常のパターンから外れた異常なデータポイントを特定するプロセスを指します。これには、機械学習や統計的手法が用いられ、さまざまな業界で重要な役割を果たしています。異常検出は、特に予期しない事象や問題を早期に発見するために利用され、リスク管理や効率改善に寄与します。

異常検出の手法には、監視型（ラベル付きデータを使用）と非監視型（ラベルなしデータを使用）の2つがあります。監視型手法では、あらかじめ異常と正常なデータのラベルが付けられたデータセットを使用してモデルを訓練します。一方、非監視型手法では、正常データのみを基にモデルを構築し、その後新たに得られたデータが正常な範囲に収まるかを判断します。

各業界での応用シーン

金融業界

異常検出は、詐欺検出において特に重要です。クレジットカード取引や保険請求のデータを分析することで、通常とは異なるパターンを見つけ出し、不正行為を早期に発見できます。例えば、急に大きな金額の取引が行われた場合、異常としてフラグが立てられ、迅速な対応が可能になります。

製造業

製造プロセスにおいて、異常検出は品質管理に役立ちます。センサーからのデータをリアルタイムで分析することで、機械の故障や製品の不良品を早期に特定できます。たとえば、生産ラインでの温度や圧力の異常を検知することにより、製品の品質を維持し、コスト削減につながります。

ヘルスケア

医療データの異常検出は、患者の健康状態をモニタリングする上で重要です。生体信号や診断データを分析することで、病気の早期発見や適切な治療を行う手助けになります。たとえば、心拍数の異常な変動を検知することで、心疾患の危険性を評価することが可能です。

ITセキュリティ

ネットワークトラフィックの異常検出は、サイバー攻撃を防ぐために不可欠です。通常のトラフィックパターンを学習し、それに基づいて不正アクセスやマルウェアの活動を特定します。異常なログイン試行やデータ転送量の急増などが検知された場合、直ちに警告が発せられます。

小売業

小売業では、顧客の購買行動の異常を分析することで、マーケティング戦略を最適化できます。例えば、特定の商品が急に売れなくなったり、逆に異常に売れ始めたりした場合、在庫管理やプロモーション戦略の見直しを行うきっかけとなります。

必要とされる学習データセット

異常検出を効果的に行うためには、質の高い学習データセットが不可欠です。以下は、異常検出に必要とされるデータセットの特性と例です。

多様性

データセットは、さまざまな状況や条件を反映している必要があります。異常なケースだけでなく、正常なケースも含まれていることが重要です。たとえば、金融データセットには正常な取引と異常な取引の両方が含まれ、モデルはその違いを学習できます。

ラベル付け

監視型の異常検出では、各データポイントに対して「正常」または「異常」といったラベルが付与されている必要があります。金融業界の詐欺検出データセットには、過去の取引データに基づくラベルが付与されていることが望ましいです。

時系列データ

特に製造業やITセキュリティにおいては、時間的な変化を考慮した時系列データが重要です。センサーからのデータやネットワークトラフィックなど、時間の経過に伴う変化を捉えることで、異常をより正確に検出できます。

バランス

異常なデータポイントは通常、正常なデータに比べて少ないため、データセットが非常に不均衡になることがあります。このため、データ拡張技術やオーバーサンプリング、アンダーサンプリングなどの手法を用いて、モデルの学習を助けることが重要です。

ドメイン知識の活用

各業界特有の知識を反映するデータセットが望ましいです。ヘルスケア分野では、医療専門家によるデータの解釈が重要であり、その知識をデータ生成やラベリングに活かすことで、異常検出の精度を向上させることができます。

異常検出向けデータセット

弊社は、13年の業界経験を持っており、様々な業界における著作権保有した異常検知向けデータセットを整えました。以下は一部の抜粋になります。

住宅の早期消火向け動画データセット

データは屋内シーンと屋外シーンを含む。データは、複数のシーン、複数の撮影アングル、複数の収集時間、複数の解像度をカバーしています。住宅向けの火災検出、火災識別などのタスクに使用できます。

危険交通事象検知向け動画データセット

データは高速道路、交差点、田舎道などをカバーしています。危険運転は車内と車外に分けられています。スマホながら運転、タバコながら運転、交通ルール違反運転、居眠り運転、飲酒運転などが含まれています。複数のシーン、異なる時間帯、複数の天候（晴れ、曇り、雨、雪）、複数の撮影デバイスを含みます。このデータは、交通事故検出などのタスクに使用することができます。

ドライバー危険運転検知向け動画データセット 

データには複数の年齢、複数の時間帯、複数の照明が含まれます。ドライバーの行動には、危険行動、疲労行動、目の逸らし運転などがあります。デバイスとしては、RGBチャンネルと赤外線チャンネルの2眼カメラを適用しています。ドライバーの行動分析などに利用できます。

盗難・侵入検知向け画像データセット

データには屋内（ショッピングモール、スーパーマーケット、地下鉄）と屋外（ストリート、キャンパス）のシーンが含まれています。混雑したシーンも若干含まれます。データは男性と女性を含み、年齢分布は子供から高齢者までです。このデータセットでは、人体バウンディングボックス、人体と乗物のバウンディングボックス、人体と付属物バウンディングボックス、人体の状態属性がアノテーションされています。このデータセットは、身体検出などのタスクに利用できます。

まとめ

異常検出は、さまざまな業界でのリスク管理や効率向上に大きな影響を与える技術です。金融業界から製造業、ヘルスケア、ITセキュリティ、小売業に至るまで、異常検出の応用は幅広く、今後ますます重要性が増していくと考えられます。また、効果的な異常検出のためには、高品質な学習データセットが不可欠であり、業界の特性を理解したデータ収集や前処理が求められます。これにより、異常検出技術はさらに進化し、各業界での課題解決に貢献できるでしょう。