異常検知システムおすすめ比較5選！手法や機械学習モデル・導入メリット

異常検知システムとは

異常検知システムは、正常な状態から逸脱したデータや挙動を自動的に検出するシステムです。異常検知システムでできることは次のとおりです。

• カメラによる画像解析で製品の傷や異物を発見する
• センサーで機械の異常な振動や温度変化を検知する
• 異音検知によって機械の不具合を早期に発見する

これらの技術を組み合わせることで、広範囲にわたる異常を効率的に検出できます。

異常検知システムを導入することで、品質管理の向上や事故の未然防止、業務効率の改善などのさまざまな効果が期待できます。具体的には、不良品の流出を防ぎ品質を維持したり、機械の故障を予測して停止時間を削減したりです。

近年、製造業をはじめとする多くの産業で、人手不足や熟練技術者の高齢化が深刻な課題となっています。このような状況下で、異常検知システムは業務の効率化と品質維持に不可欠なツールといえるでしょう。また、IoT技術の発展により大量のデータが収集可能になったことも、異常検知システムの重要性を高める要因の一つとなっています。

異常検知の手法

異常検知には、データの特性や目的に応じてさまざまな手法が用いられます。代表的な異常検知の3つの手法について解説します。

• 外れ値検出
• 変化点検出
• 異常部位検出

外れ値検出

外れ値検出は、データ群の中でほかのデータと大きく異なる値、つまり外れ値を検出する手法です。たとえば、工場の製品検査において平均的な製品の重さから大きく外れた製品を不良品として検出する場合に用いられます。統計的な手法を用いてデータの分布を分析し、平均値から大きく乖離したデータを外れ値として特定します。

比較的単純なアルゴリズムで実装できるため、多くの異常検知システムで基本機能として採用されている手法です。

変化点検出

変化点検出は、時系列データにおいてデータの傾向やパターンが急激に変化する点を検出する手法です。たとえば、Webサイトへのアクセス数が急増した場合や機械の稼働データにおいて急な温度変化が見られた場合などにその変化点を検出し、異常発生の兆候を捉えます。

変化点検出は、過去のデータと比較して現在のデータの変化を捉えるため、時系列データの分析に特化した手法といえるでしょう。

異常部位検出

異常部位検出は、画像や映像データにおいて正常な状態とは異なる部分、つまり異常部位を検出する手法です。たとえば、製品の外観検査において傷や汚れ、異物などが付着している部分を検出したり、医療画像において病変部位を検出したりする場合などに用いられます。

近年では、ディープラーニング技術の発展により、高精度な異常部位検出が可能になりつつあります。異常部位検出は、とくに外観検査や医療分野など、視覚的な情報から異常を検出する必要がある場合に有効です。

異常検知に使われる機械学習モデル

異常検知システムでは、さまざまな機械学習モデルが活用されています。データの性質や利用可能なデータ量、求められる精度などによって、最適なモデルは異なります。

教師あり学習

教師あり学習は、正常データと異常データの両方のラベルが付与されたデータ（教師データ）を用いて学習する手法です。たとえば、製品の画像データに対して「正常・傷あり・汚れあり」といったラベルを付与し、そのデータを使ってモデルを学習させます。学習済みのモデルは、新たな画像データが入力されるとそれが正常か異常かを判別します。

高い精度での異常検知が可能ですが、事前にラベル付けされた大量のデータが必要となる点が課題です。

教師なし学習

教師なし学習は、データに正常・異常のラベルを付けずに学習する手法です。大量のデータを読み込ませることで、AIがデータ自身の持つ構造やパターンを自律的に学習し、正常な状態を把握します。

たとえば、工場の機械の稼働データを大量に学習させることで、普段の稼働パターンをAIが自動的に理解します。その後、新しいデータが入力された際に学習したパターンから大きく逸脱するデータがあれば、それを異常と判断するという仕組みです。

教師データが不要なため、データ収集やラベル付けの手間を大幅に削減できます。しかし、教師あり学習に比べて精度が劣る場合があること、そしてどのような基準で異常と判断しているのかを人間が把握しにくいという側面もあります。

半教師あり学習

半教師あり学習は、一部データにのみラベルが付与されているデータを用いて学習する手法です。教師あり学習と教師なし学習の中間的な手法といえます。

たとえば、大量の製品データのうち一部のデータにのみ検査員がラベル付けを行い、残りのデータはラベルなしのまま学習に使用します。教師データが少ない場合でも、ある程度の精度で異常検知を行えることがメリットです。

生成モデル

生成モデルは、学習済みのデータと似たデータを新たに生成できる機械学習モデルです。正常データの分布を学習し、その分布に基づいて新しいデータを生成します。

学習モデルは正常な画像しか取り込んでいないため、異常画像を生成できません。この特性を利用して異常検知を行う場合、テスト画像を入力し、そのテスト画像に基づきモデルに正常画像を生成させます。テスト画像と、テスト画像をもとに生成された画像の差異を取ることで、モデルには生成できなかった異常領域を浮かび上がらせます。

異常検知システムを導入する4つのメリット

異常検知システムを導入することで、さまざまな恩恵を受けられます。業務効率の改善や品質の向上、コスト削減など、企業が持続的に成長するために重要なメリットです。

• 人的ミスの防止
• 属人化の防止・解消
• 人件費の削減
• 検査精度の向上

メリット1. 人的ミスの防止

異常検知システムは、人間が行う作業に起因するミスを大幅に削減します。人間は集中力の低下や疲労などにより、どうしてもミスが発生してしまうものです。しかし、システムによる自動化された検査ではこのような人的要因によるミスを防げます。

たとえば、目視検査における見落としや判断ミスを減らし、品質の安定化につなげられます。これにより、不良品の流出を防ぎ、顧客からの信頼を維持できます。

メリット2. 属人化の防止・解消

異常検知システムは、特定の担当者しか業務を遂行できない状態、いわゆる属人化を解消します。熟練作業員の経験や勘に頼った作業は、ほかの作業員にノウハウが共有されにくく、担当者が不在になった場合に業務が滞ってしまうリスクがあります。

異常検知システムの導入により作業手順や判断基準が明確化されれば、誰でも同じ品質で業務を遂行できるようになるでしょう。これにより担当者が変わっても業務の質が維持され、組織全体の生産性向上につながります。

メリット3. 人件費の削減

異常検知システムは、検査作業の自動化により人件費の削減に貢献します。これまで多くの人員を必要としていた検査工程を自動化することで必要な人員を削減できます。

たしかに、異常検知システムの導入や運用にはコストがかかります。とくに、ソフトウェアやハードウェアを導入したり機械に学習するためのデータを用意したり、イニシャルコストは高いです。

しかし、システムが一度稼働しはじめれば検査に割り振っていた人員を大きく減らせます。事業運営において大きなウエイトを占める人件費を半永久的にカットできるため、長期的に見ればコスト削減につながる可能性は高いです。

メリット4. 検査精度の向上

異常検知システムは、人間が行う検査よりも高い精度で異常を検出できます。人間による検査では、どうしても見落としや判断のばらつきが発生してしまいます。とくに、熟練スタッフと新人スタッフでは検査精度の差が大きいです。人員入れ替えに伴い検査精度が下がってしまうリスクもあるでしょう。

異常検知システムは、あらかじめ設定された基準に基づいて客観的に判断を行うため、常に一定の精度で検査を実施できます。これにより、不良品の流出を最小限に抑え、製品の品質向上に大きく貢献します。

おすすめの異常検知システム5選

Impulse - ブレインズテクノロジー株式会社

• 独自のアルゴリズムを追加できる柔軟なプラットフォーム
• 従来の閾値ベースによる確認では発見しにくい障害や故障予兆も検知できる
• AIが判定に混同する学習データを可視化し、外観検査の精度をアップ

Impulseは、生産活動に関わる複雑で膨大なデータを駆使し、AI技術により異常を検出する異常検知ソリューションです。外観検査や作業分析機能が搭載されており、ムダやムラを削減し、効果の高い作業者教育を行えます。

• 点検結果は自動でグラフ化でき、点検項目ごとの闘値もグラフ内に赤線で表示できる
• グラフで状態を監視し、異常予測をメールで通知
• 生体認証によるログインでセキュリティを強化

MONiPLATは、全設備の定期保全・状態ベース点検をクラウドで一元管理できる設備保全管理システムです。スマホアプリで点検結果の入力ができたり、点検報告書の作成や承認申請ができたりする機能が搭載されており、リアルタイムで点検結果を共有できます。

＠DeAnoS - エヌ・ティ・ティ・アドバンステクノロジ株式会社

• 自動学習機能で異常箇所の切り分けも時間をかけず、迅速な対処始動で被害の拡大を防ぐ
• 各ツールとの柔軟な連携で運用の自動化・効率化をサポート
• 情報通信ネットワーク・ICTシステム・製造システムなど、あらゆる分野の異常予兆検知に対応

＠DeAnoSは、事前に異常を検知し、トラブルを回避するAI異常予兆検知ソリューションです。NTT研究所が開発したディープラーニング技術に基づく異常予知検知技術DeAnoS®が搭載されており、正常状態を学習し、そこから外れた状態を異常として検知します。

icetana - 株式会社マクニカ

• 各カメラの直近1週間の状態を曜日・時間帯ごとに通常状態として学習し、自動でアップデート
• 異常の発生をすばやく確認し、動画共有もできる
• 既存のVMSやクラウド録画サービスと連携可能

icetanaは、監視カメラの映像から通常状態を自律学習することで異常に気付ける異常検知ソリューションです。データ分析や顔認証機能が搭載されており、監視カメラから取得した映像をリアルタイムに分析し、高精度な検知が可能です。

Monone® - 株式会社エヌ・ティ・ティ・データCCS

• 専用の接触式マイクを使用するため、周辺の騒⾳を拾わずに聴きたい⾳を直接クリアに集音できる
• 正常時のデータのみで異常判定が可能なシステムを構築
• 同様のアルゴリズムを⽤いて振動にも対応できる

Monone®は、装置の音をAIに学習させることで音の収集・分析を行い、異常を判断する異音検知ソリューションです。動作音の時間変化や突発音を検出する機能が搭載されており、正常時の音との乖離により異常を検知できます。

異常検知システムで事業の持続性を高めよう

異常検知システムは検査精度の向上や人件費の削減、属人化の解消など、さまざまなメリットをもたらします。これらのメリットを踏まえると、異常検知システムは単なる効率化ツールではなく、組織や事業を変革する可能性を秘めているといえるでしょう。

たとえば品質管理の高度化による顧客からの信頼獲得、生産設備の故障を未然に防ぐことによる安定した生産体制の維持、熟練技術者のノウハウをシステムに組み込むことによる技術伝承などが可能です。

このように、異常検知システムは、企業の持続的な成長と発展を支える重要な基盤となるでしょう。