異常検知システムは、通常のパターンから逸脱する異常な挙動やデータを検知・識別するシステムです。

この記事では、異常検知システムの基本やその種類や手法、ほかにもメリット・デメリットを解説します。

異常検知システムとは？

異常検知システムとは、通常のパターンから逸脱する、異常な挙動やデータを検知・識別するシステムのことをさします。

ここでは、異常検知システムの基本と種類を、以下の項目に分けて解説します。

• 異常検知とは？基本知識
• 異常検知システムの仕組み

それぞれみていきましょう。

異常検知とは？基本知識

異常検知システムは、正常とされるデータパターンからの逸脱を検出する手法です。このシステムは、特定の規則性やパターンを学習し、その知識を基に異常が発生した際に警告を発する仕組みを有しています。
異常検知の基本的な知識としては、主に「監視されるデータの性質」「異常と判定する基準」「使用する技術手法」の三つが核となります。
監視対象のデータは、温度センサーからの読み取り値のような単純なものから、金融市場の取引データのように複雑なものまで多岐にわたります。異常の定義はその用途によって大きく変わるため、適切な閾値やパターンの設定が重要です。
また、技術手法には統計的手法、機械学習、ディープラーニングなどがあり、それぞれのデータ特性や異常の種類に最適な方法が選ばれます。

これらの技術により、早期に異常を検出し、事故の予防や品質の維持、不良品の摘出やセキュリティの向上に寄与することができるため、異常検知システムは多くの産業で非常に重要な役割を果たしています。

異常検知システムの仕組み

異常検知システムは、通常のパターンとは異なる、異常な挙動やデータを検知・識別するものです。
異常な挙動やデータを検知・識別して、それを対処するために幅広く利用されています。検知方法には、統計的手法・機械学習・データマイニングなどの技術を用いて実装されます。
用途はさまざまで、セキュリティ・製造業・金融業・ヘルスケア・ITシステム監視など、IT業界に限らず使用されているのが特徴的です。

異常検知は、正常なデータのみが利用可能な場合に、適用されるものです。異常なデータが多い状況では、異常データばかり検知されて意図したような異常検知結果が動作せず、期待した結果を得られないでしょう。

処理の結果は、リアルタイムでの検知か、バッチ処理でのデータ処理で結果が得られます。

異常検知は、特定の業界や用途において非常に重要でなものであり、効果的な異常検知システムはさまざまな分野で安全性や効率性を向上させるのに役立ちます。

異常検知システムの手法

異常検知システムは、通常のパターンとは異なる異常な挙動やデータを検知・識別(アノマリー検知)するもので、その種類にはさまざまなものがあることがわかりました。

ここでは、異常検知システムのおもな検知手法を、以下の3つ解説します。

• 統計的異常検知
• 機械学習ベースの異常検知
• ディープラーニングベースの異常検知

それぞれみていきましょう。

統計的異常検知

統計的異常検知は、データの統計的な性質を分析して、異常な挙動を検知する手法です。

おもな手法は、以下のとおりです。

• Zスコア（標準得点）に基づく異常検知
• カイ二乗検定
• 異常スコア
• 確率分布を用いた異常検知
• 異常検知の閾値設定
• 変化点検知

Zスコアは、平均からの標準偏差の数として、データ点を表す手法です。

カイ二乗検定は、観測されたデータが期待値と異なるかどうかを検定する手法で、異常検知ではデータの分布が期待値から逸脱するかどうか調べることがあります。

異常スコアの手法は、データポイントごとに異常スコアを計算して、これをもとに異常を検知する手法です。

これらの手法は、統計的異常検知の基本的な手法であり、実際の状況に応じて適切な手法が選択されます。

機械学習ベースの異常検知

機械学習ベースの異常検知は、機械学習アルゴリズムを使用して正常なデータのパターンを学習し、それを逸脱する異常を検知する手法です。

この手法には、おもに以下のようなものがあります。

• オートエンコーダー
• One-Class SVM（サポートベクトルマシン）
• Isolation Forest
• Local Outlier Factor（LOF）
• クラスタリングベースの手法
• 密度検定ベースの手法
• Ensemble Methods

オートエンコーダーは、ニューラルネットワークを使用して、データの圧縮表現を学習する手法で、正常なデータのみを学習させて再構築誤差が大きいデータを異常とみなします。

One-Class SVMは、正常なデータのみを用いてモデルをトレーニングし、新しいデータがその範囲から外れる場合に異常と判定する手法です。

Isolation Forestは、ランダムにデータを分割して異常を検討する手法になります。

LOFは、各データポイントの周辺密度を考慮して異常を検知する手法で、異常なデータは周囲のデータと異なる密度を保つ傾向があります。

これらの手法は、機械学習アルゴリズムを使用して異常を検知するため、大規模なデータセットや高次元のデータにも対応できるのがメリットです。

ディープラーニングベースの異常検知

ディープラーニングベースの異常検知は、ニュートラルネットワークを用いて複雑なデータのパターンを学習して、それに基づいて異常を検知する手法です。

これらの手法には、おもに以下のようなものがあります。

• 変分オートエンコーダー（VAE）
• 異常検知用の畳み込みニュートラルネットワーク（CNN）
• リカレントニュートラルネットワーク（RNN）およびLong Short-Term Memory（LSTM）
• GAN（Generative Adversarial Network）
• 深層畳み込みオートエンコーダー（DCAE）

VAEはオートエンコーダーに確率的な要素を導入したモデルで、データの潜在表現を学習する際に確率分布を考慮し、これらを用いて異常を検知します。

画像やシーケンスデータに対しては、畳み込みニュートラルネットワークを用いて、異常を検知することがあります。

シーケンスデータに対しては、RNNやLSTMを使用して異常を検知することがあり、データの時間的な依存関係を考慮することができます。

ディープランニングベースの手法は、大規模で高次元のデータに対しても高い表現力を持っており、複雑な異常パターンの検知に対応できる利点があります。

異常検知システムの種類

異常検知システムは、その用途や機能に応じて多様な技術が利用されます。このセクションでは、それぞれの手法がどのような特徴を持ち、どのような環境で最も効果を発揮するのかを掘り下げていきます。

点異常検知

点異常検知は、個々のデータポイントが通常のデータ範囲から大きく逸脱しているかを評価する手法です。この手法は、単一のデータポイントのみを対象に異常を識別するため、特にセキュリティ監視やフラウド検出に有効です。
データセット全体の正常な挙動を基に、異常データが顕著に異なる場合に警告を発することで、リスクの早期発見に寄与します。

集団異常検知

集団異常検知は、データセット内の複数の関連データポイント群が通常のパターンから逸脱しているかどうかを識別する手法です。この方法は、個々のデータポイントが正常であっても、その集合として異常な挙動を示す場合に特に有効です。
例えば、金融取引における不正行為の検出や、環境モニタリングでの突発的な変化がこのタイプに該当します。これにより、予測外の事象を早期に捉え、対応を促進することが可能になります。

変化点検知

変化点検知は、時間経過に伴うデータの挙動が予期せぬ形で変化するポイントを特定する技術です。
この手法は、特に時系列データ分析において重要で、市場のトレンド変動、機械の状態変化、気候変動の監視などに利用されます。
変化点検知により、異常な変動を早期に発見し、それが通常の範囲内の変動か、それとも介入が必要な異常事態かを判断するための有力な手段となります。

AIを活用した異常検知システムの導入メリット

異常検知システムには、さまざまな検知の手法があることがわかりました。

では、異常検知システムにはどのようなメリットがあるのでしょうか。

ここでは、異常検知システムのメリットを解説します。

異常検知システムを利用して得られるメリットは、以下のとおりです。

• 早期警告
• 効率的な監視
• セキュリティ向上

それぞれみていきましょう。

早期警告

異常検知は、実際に通常・異常が発生する前に異常を検知することができるため、問題が進行する前に対策を講じることができます。問題が進行する前に対策を講じることができれば、システム・プロセスの損傷や障害を最小限に食い止めることができるでしょう。

他にも、リアルタイムに検知が行われると、データやシステムの異常を即座に検知することができます。これは、異常が発生するパターンが不明確である場合や正常なデータのみが利用可能な場合に、早期警告となり有益です。

早期警告で、異常にいち早く気づくことができれば、異常発生前に予防することも可能となるでしょう。

効率的な監視

異常検知システムで、効率的な監視ができることは、メリットの1つです。

システムやプロセスの異常が検知されると、それに対処するための手順やアクションが自動で早期に実行されるため、全体的な効率が上昇します。この結果、予期せぬ障害や問題の発生を最小限に抑えることができるでしょう。

ほかにも、大量データの場合正しくチェックを行おうとしても、人だけでのチェックではどうしてもミスが発生してしまいます。異常検知システムであれば、大量のデータを効率的に監視できるため、人が手動でチェックするよりも人的ミスを軽減することが可能です。

セキュリティ向上

セキュリティを向上させることができるのは、異常検知システムを利用するメリットの1つです。

異常検知システムで、ネットワークやシステムの異常を検知すれば、サイバーセキュリティを向上させることができます。不正アクセスや攻撃の早期検知は、重要な情報やデータを保護する上で不可欠です。異常検知システムで異常を早期に発見できれば、セキュリティインシデントの発生など、重要な問題などを防ぐことができるでしょう。

おすすめの異常検知システム開発会社5選

ここまで、異常検知システムのメリット・デメリットを見てきました。

多くのメリットがあるものの、いくつかのデメリットもあるため、注意が必要です。

このような異常検知システムの構築は、開発会社に委託するのがおすすめです。

では、どのような開発会社がよいのでしょうか。

ここでは、以下、5社の開発企業を紹介します。

• Splunk
• Rapid7
• Darktrace
• Anodot
• Exabeam

それぞれ、特徴のある開発会社ばかりであるため、その特徴を理解して自社に合った開発会社を選ぶとよいでしょう。

Splunk

出典：https://www.splunk.com/ja_jp

Splunkは、Splunk社が開発した統合ログソリューションで、さまざまなITシステムから生成されるデータの収集・検索・分析・可視化を行うデータ分析プラットフォームです。大規模なデータセットから異常を検出し、セキュリティと監視のニーズに対応するため、包括的なプラットフォームを提供しています。

Splunkは、サーバー・ネットワーク機器・業務システム・センサーなどのさまざまなマシンから、ログデータを収集してリアルタイムな検索・分析・可視化が可能です。サーバー1台から大規模ネットワークまでさまざまな規模のシステムに対応ができ、複数システムのマシンデータを一元管理して、横断的な分析も可能となっています。

Rapid7

出典：https://www.rapid7.com/ja/

Rapid7は、セキュリティインシデントの検出と対応をサポートしており、各データの可視化などを通じて、ITのセキュリティを強化します。

Raipd7は、セキュリティをDevOpsサイクルに統合して、セキュリティや開発・運用間のシームレスかつ効率的なコラボレーションを支援することが可能です。

Darktrace

出典：https://ja.darktrace.com/

Darktraceは、ネットワーク上のサイバー脅威を検知・調査・遮断するセキュリティソリューションです。AIを活用して異常を検出し、サイバーセキュリティのリアルタイム監視と対応を行うためのプラットフォームを提供しています。

AIがネットワークの正常な状態を学習し、異常やサイバー攻撃をリルタイムに検知して、ネットワーク内で「いつもと違う」と感じられるものを検知するのが特徴的です。Darktraceは、「Cyber AI Analyst」「不審なアラートの紐付け」「自動分析や検知・自動遮断」などの機能を有しています。また、ネットワークを立体的に可視化する「3Dグラフィック」により、業務環境の効率的な分析をサポートします。

Anodot

出典：https://www.anodot.com/

Anodotは、AIを使ったモニタリングシステムや予測したデータを分析するサービスを提供している、開発会社です。インシデントや異常の早期検知を対象に、複数からなるパラメータの関係をリアルタイムで分析します。このような分析を実現することで、問題の根本原因をより早く理解し解決することができます。Anodotは膨大な時系列データの異常値を発見し、貴重なビジネスインサイトに変える、自動異常検出システムです。膨大な時系列データから、異常値を即座に分析して発見できるため、さまざまな課題や問題を事前に検知することができるでしょう。

Exabeam

出典：https://www.exabeam.com/ja

Exabeamは、さまざまな異常な振る舞いを検出・可視化することで新たな脅威を検知するシステムを開発する開発会社です。セキュリティ情報とイベント管理（SIEM）を提供し、異常検知とセキュリティインシデントの調査を効率化します。Exabeamは、AIを活用したプラットフォームで、大量のログ情報からリアルタイムにユーザーや機器単位でタイムラインを生成することが可能です。タイムライン機能を軸とし、通常と異常なパターンを動的に識別して、標的型攻撃や内部の不正に対する有効なシステムとなります。

 

 

AIを活用した異常検知システムの事例

続けて、異常検知システム AIの導入事例をご紹介します。

株式会社Spectee

出典：https://spectee.co.jp/
株式会社Specteeは、AIを活用してソーシャルメディアデータからの情報収集と異常検知を行う技術を開発しています。このシステムは、災害や事故といった緊急の事態が発生した際に、リアルタイムでの情報収集と分析を可能にし、速やかな対応を支援します。

Specteeの技術は、公共の安全を確保するために、非常に効果的なツールとして評価されています。

株式会社日立ソリューションズ

出典：https://www.hitachi-solutions.co.jp/
株式会社日立ソリューションズは、産業機械の保守管理を革新するAI異常検知システムを提供しています。このシステムは、機械からのセンサーデータをリアルタイムで分析し、予測保守のための異常兆候を早期に捉えることが可能です。

これにより、ダウンタイムの削減と効率の向上に寄与し、製造業のコスト削減と生産性向上が期待できます。

株式会社Pyrenee

出典：https://www.pyrenee.net/
株式会社Pyreneeは、AI技術を活用して小売業界での在庫管理や客流動を分析する異常検知システムを開発しています。
このシステムは、店舗内のビデオデータを解析し、異常な顧客行動や在庫の急激な変動を即座に識別します。
Pyreneeの技術は、セキュリティ向上と在庫精度の最適化に寄与し、小売業界における運営効率の向上を実現しています。

AIを活用した異常検知システムを導入する際の注意点

異常検知システムを利用した際に考えられるデメリットは、以下のとおりです。

• 適切なデータの収集が難しい
• 偽陽性がある

それぞれみていきます。

適切なデータの収集が難しい

正常データと異常データの分布が不均衡な場合、モデルは通常クラスのデータに偏ってしまう可能性があり、異常検知の性能が低下する可能性があります。
また、異常検知では異常と正常の境界を設定する閾値の設定が難しい場合があり、この設定をうまくできていないと、適切なデータセットの収集は困難となります。
他にも、高次元データにおいてモデルのトレーニングや評価が複雑化することがあり、高次元データにはいわゆる「次元の呪い」が影響する可能性があります。
このように、適切なデータセットが収集できない場合、正確な異常検出が難しくなるでしょう。

偽陽性がある

偽陽性とは、本来は異常ではないが異常と判定されてしまうことを指します。また、異常なデータを正常と判定してしまうことを、偽陰性と呼びます。異常検知システムでは、この偽陽性や偽陰性の問題に悩まされることが多いです。
特に、異常データが正常なデータと似ている場合、誤検知が発生する可能性が高まります。このような誤検知が多く発生してしまうと、異常データの発見が遅れ、異常に対する対策が遅れてしまう場合があるため注意が必要です。
 

 

まとめ：AIの活用で異常検知システムの信頼性を向上

AI技術の進展により、異常検知システムは顕著な信頼性の向上を遂げています。AIは大量のデータから複雑なパターンを学習し、これに基づいて異常をより正確に予測する能力を持っています。
また、AIの適用により、異常検知システムは新しいタイプの異常パターンも摘出できるようになります。これは、機械学習により未知の異常を識別し、従来では困難であった利用につながるためです。

異常検知システム AIの導入は、異常検知の機能を大幅に強化し、より迅速で正確な異常警告を実現する手段となり得ます。これにより、企業はリスクを効果的に管理し、最終的には運用コストの削減と効率の向上を図ることにつながります。
異常検知システムを開発する開発会社を選ぶのに迷ったり、どのような異常検知システムの構築にお困りの際は、弊社Jiteraにご相談ください。

異常検知システムをどのように活用していきたいかをヒアリングさせていただき、その内容に則した最適な提案やアドバイスをさせていただきます。