異常検知とは？その手法とAIとの関係性を解説

近年、機械学習による異常検知システムの開発が進んでいます。
日本の製造業は世界的に見ても優秀ですが、少子高齢化や後継者不足といった課題に直面しているのが現状です。国家の危機ともいえる大きな課題を解消するために、機械学習による異常検知システムが注目を浴びています。

今回の記事では、機械学習における異常検知の手法や学習モデルなどをご紹介します。異常検知の自動化を検討している方は、ぜひご一読ください。

異常検知とは？

異常検知とは、「蓄積された大多数のデータと比べて、振る舞いが異なるデータを検出するための技術」です。

「簡単な異常の検知」から、人が認識するのは不可能な微細な変化や機器が故障する前の前兆といった「難しい異常の検知」まで、様々な異常検知が可能です。活用される分野には、クレジットカードの不正使用検知、システムの故障検知、異常行動検知などがあります。

この異常検知を特に必要としている分野のひとつに、製造業があります。

近年はグローバル競争が激化しているおり、品質や生産性のさらなる向上が求められています。しかし34歳以下の就業者の割合は24％程度と（※）、人手不足も深刻な問題になっているため、システムの活用に注目が集まっているのです。

次章では、異常検知の手法について説明します。

（※）第1節 デジタル技術の進展とものづくり人材育成の方向性｜経済産業省

ホテリング理論

異常検知の手法の中で、最も有名なのが「ホテリング理論」です。

この手法は、平均や分散といったデータの基本的な分布情報から、観測値（x’）より算出した異常度（a(x’)）を用いて外れ値を検知します。

最初に、ほとんど外れ値が含まれていない1次元のデータを用意します。ホテリング理論では、このデータセットの正規分布に従うことを前提としており、ヒストグラムなどを使用して正規分布であることを確認しておくことがポイントです。データセットの正規分布が著しく外れている場合は、異常値を正しく判断できなくなってしまうからです。

正規分布でない場合は、対数変換やボックスコックス変換などをかけて正規化する必要があります。

ホテリング理論は、外れ値を検出する最も基礎的な方法として広く利用されています。

k近傍法

LOF（Local Outlier Factor）法

異常検知と機械学習の関係性

従来であれば、機械にセンサーを設置し、その値をもとに人間の目で正常・異常を判断していました。しかし近年では機械学習によって人間と同じレベルでの判断が可能になってきています。

機械学習を異常検知に用いるメリットは、大きく3つあります。

1. 業務効率の改善
2. ヒューマンエラーの発生防止
3. 属人化の防止

上から順番に説明します。

業務効率の改善

たとえば、人の目で製品のチェックを行う目視検査よりも、AI搭載の外観検査装置を活用した方が検査の速度は速くなります。

目視検査は、検査員が多ければ多いほど人的コストが発生します。しかし現在はものづくりにおいて高い品質が求められており、品質を維持したり不良品の流出を防いだりするためには厳密な検査体制が求められます。単純にコスト削減のために検査員を減らしても、結果として品質低下を招きかねません。

AI搭載の外観検査装置を導入すれば、検査員を最小限にできるうえに過剰な人員を生産工程へ配置するなど、業務効率の改善が期待できます。

ヒューマンエラーの発生防止

機械学習の活用により、ヒューマンエラーを防止することも可能です。

目視検査は人が行っているので、誤って不良品を流出させたり良品を不良品と判定（オーバーキル）してしまったりすることもあります。人の検査精度は体調や精神状態といったコンディションが大きく影響するため、ミスを完全にゼロにすることは困難です。

しかし、AIを搭載した外観検査装置を導入することで、目視検査よりも高い精度で、なおかつコンディションなどに影響されず異常を検知できるようになるのです。

属人化の防止

人による外観検査の精度は、長年の経験による場合も多くあります。経験を積むほどにノウハウが確立されるので、熟練の検査員は新人の検査員と比べて検査の精度は高くなります。しかし、その熟練検査員たちが定年や転職などで退職してしまうと、現場には経験の浅い検査員しか残りません。

経験の浅い検査員ばかりになってしまうと、不良品の見逃しや判定ミスといったヒューマンエラーが発生する場合もあります。また、経験によるノウハウの習得はマニュアル化しづらい部分も多く、熟練検査員の技術継承も簡単ではありません。

熟練検査員の経験をAIに学習させることで、高い精度を保ったまま、属人化を防止することもできます。

異常検知に用いられる機械学習のモデル

そもそも機械学習とは、人や動物が経験から学ぶことをコンピューターが大量のデータから学習する技術のことです。人工知能の一種であり、アルゴリズムは学習用のサンプルが多いほど適応して性能も高くなります。

製造業ではディープラーニング（深層学習）が使って異常検知を行うことが一般的です。ディープラーニングについては、以下の記事でも詳しく解説しているので、ぜひあわせて参考にしてみてください。

製品の異常検知_Anomaly Detection (Vol.2)

また、以下は、異常検知に用いられる機械学習の5つのモデルです。

1. 教師あり学習
2. 教師なし学習
3. 半教師あり学習
4. 強化学習
5. 生成モデル

それぞれ、順番に説明します。

教師あり学習

教師あり学習は、2つのプロセスに分かれることが特徴です。

• 学習プロセス
• 判定プロセス

学習プロセスでは、大量のデータに正常、異常といった判定（ラベル）を付けます。学習は一度だけでなく、人間のように何度も反復して学習させて認識制度を高めます。正常・異常を判定する精度が目標に達した時点で訓練を終えるのです。

一方の判定プロセスは、すでに訓練が終わった学習済みのモデルを異常検知システムに搭載して、検査対象の製品を検査して正常か異常かを判定します。

つまり、教師あり学習モデルは事前にラベル付けを行う必要があるモデルなのです。

教師なし学習

教師なし学習は、正解のラベルを必要としない学習手法です。

事前に学習を行う点は教師あり学習と共通していますが、事前のラベル付けは行いません。正常データを学習させてモデルを作成し、このモデルから外れたものを異常と判断するのが教師なし学習です。

また類似性や規則性を分類することで、正常データのモデルを自分で構築します。

正常データから外れた特徴を異常として判断するため、未知の異常を検出することに長けています。

半教師あり学習

半教師あり学習は、少量のデータにだけラベルを付けて、その他のラベルがない大量のデータを生かす学習手法です。ラベル付きデータが少量しかない場合やすべてのラベル付けが困難な場合にも、ラベルなしのデータを活用できる学習法です。

なお、異常検知では正常なデータだけを学習する方法が多いので、便宜上この手法を半教師なし学習と呼ぶこともあります。

強化学習

強化学習は、AIに報酬を与えて自発的に学んで賢くさせる手法です。

たとえば、試行錯誤を繰り返して最大化した利益を得るような方法は、強化学習に該当します。異常検知で採用される機会は少ないですが、株取引などでは活用されることの多いアルゴリズムです。

生成モデル

生成モデルは、データからオブジェクトを作成していく手法です。

正常データや外れ値の検出が可能で、データをサンプリングすることができます。異常検出においては、正常データだけを学習するときに役立ちます。

生成モデルとしては、たとえばオートエンコーダーなどが挙げられます。

オートエンコーダー(VAE)とは？

オートエンコーダーは、ニューラルネットワーク（脳内にある神経回路の一部を模した物理モデルのこと）の一種です。

入力されたデータを一旦圧縮して、必要な特徴量だけを残したあと、再び元の次元に復元処理をするアルゴリズムです。小さい次元へと落とし込む作業は「次元削減」「特徴抽出」と呼ばれます。

オートエンコーダーについては、こちらの記事でも詳しく解説しています。

正常データだけを学習する異常検知(Vol.3)

AI（ディープラーニング）×画像認識技術による異常検知

近年、異常検出にはシステムが用いられていますが、その中でも画像認識技術とAI（ディープラーニング）を用いたものが注目されています。

画像認識によって生産ラインを流れる部品や製品の動画データ、画像データをサーバーに蓄積し、AIがそのデータを取り込んで良品、不良品を判定していきます。人手不足やヒューマンエラーを解消するなど、異常検知システムの導入によって検査にかかる工数、時間、コストを大幅に削減できます。

AISIA-ADによる異常検知

AISIA-ADでは、以下の機能群を、AIテクノロジーを活用してクラウド基板上に構築することで、異常検知に必要な機能をオールインワンで提供します。

弊社システムインテグレータが提供するAISIA-ADは、ディープラーニング（深層学習）を活用した画像認識を搭載する最先端の異常検知システムです。

AISIA-ADは、製造現場で培った熟練の検査員の技術や経験をAIに学習させていることから、高い精度で不良品を検出することができます。肉眼での検出が困難なキズ、凹み、異物混入などの異常であっても、AISIA-ADなら高い精度での検出が可能です。

製造業の課題である人手不足の解消やヒューマンエラーの防止などに役立ちます。検査工程に割いていた貴重な人材は生産工程に配置することができるので、品質の向上にもつながります。

また、弊社は外観検査システムだけでなく、検査機、カメラ、照明などの検査装置も取り扱っていますので、トータルでのサポートも可能です。AIの知識を持つ人材が不在の企業様でも、業務効率を上げるお手伝いをさせていただきますので、お気軽にご相談ください。

まとめ

異常検知システムを導入することで、今まで人の目に頼っていた業務をシステムが担うことになり、結果として従業員の作業負荷軽減につながります。同時に、AIを活用することで、今までの課題であった問題点が改善されるメリットもあります。

異常検知に課題をお持ちの方や、システム導入を検討されている方は、お気軽に弊社までお問い合わせください。また、お役立ち資料も公開中ですので、お気軽にご活用ください。