はじめに
時系列データの異常検知手法を調査し、対象システムや機器の劣化や故障の可能性を予測する方法を探りたいと考えています。これは、AIを活用した予防保全や診断システムの構築を目指すものです。
例えば、工場の温度センサーから得られるデータを用いて異常検知を行う場合を考えてみましょう。通常の温度変動に加えて、急激な温度上昇が機器の故障を示す可能性があります。このような異常を早期に発見するために、移動平均やLSTM Autoencoderなどの手法を適用することができます。
これができたら、工場の稼働状況をリアルタイムで監視し、異常が発生した際に即座に対応することが可能になりますよね。
そのため、まず既存の時系列データの異常検知手法について調べてみました。以下の比較表にまとめた手法を参考に、対象データの特性に合わせて適切な手法を選択し、適用していく予定です。
ちなみに将来的には、最新の研究論文を調査し、より高度で効果的な異常検知手法を見出し、実装していきたいと考えています。
時系列データの異常検知手法比較
時系列データの異常検知には様々な手法があります。一次元および多次元データに適用できる主要な手法の比較表を作成しました。
| 手法 | 概要 | 長所 | 短所 | 適用次元 |
|---|---|---|---|---|
| 移動平均 | データポイントの移動平均からの逸脱を検出 | 実装が簡単、計算コストが低い | トレンドや季節性を持つデータに弱い | 一次元 |
| 指数平滑法 | 過去のデータに重み付けして予測し、実際の値との差を検出 | トレンドを考慮可能、ノイズに強い | パラメータ調整が必要 | 一次元 |
| ARIMA | 自己回帰和分移動平均モデルを使用して予測し、外れ値を検出 | トレンドと季節性を扱える | モデル選択が複雑、計算コストが高い | 一次元 |
| IsolationForest | データポイントの分離しやすさに基づいて異常を検出 | 高次元データに有効、計算効率が良い | 正常データの分布に依存しない | 一次元・多次元 |
| One-Class SVM | 正常データを包含する超平面を見つけ、外れを異常とする | 非線形の境界を学習可能 | パラメータ調整が難しい、大規模データに不向き | 一次元・多次元 |
| LOF (Local Outlier Factor) | データポイントの局所的な密度に基づいて異常を検出 | 局所的な異常に強い | 計算コストが高い、密度の定義が難しい | 一次元・多次元 |
| LSTM Autoencoder | LSTMを用いて時系列を圧縮・再構成し、再構成誤差で異常を検出 | 複雑な時系列パターンを学習可能 | 学習に大量のデータが必要、計算コストが高い | 一次元・多次元 |
| Prophet | トレンド、季節性、休日効果を考慮したモデルを構築 | 複雑な季節性を扱える、解釈しやすい | 外れ値に敏感、非線形パターンに弱い | 一次元 |
| Wavelet変換 | 信号を異なる周波数成分に分解し、各レベルで異常を検出 | マルチスケール分析が可能、ノイズに強い | パラメータ選択が難しい、解釈が複雑 | 一次元・多次元 |
手法の選択
この比較表では、各手法の概要、長所、短所、および適用可能な次元について説明しています。データの特性や異常検知の目的に応じて、適切な手法を選択することが重要です。
例えば：
- シンプルな一次元データで計算コストを抑えたい場合は、移動平均や指数平滑法が適しています。
- トレンドや季節性のある複雑な一次元データには、ARIMAやProphetが効果的です。
- 多次元データや非線形パターンを含むデータには、IsolationForestやOne-Class SVMが有効です。
- リアルタイム性が求められる場合は、計算コストの低い手法を選ぶ必要があります。
まとめ
時系列データの異常検知手法は多岐にわたり、それぞれに特徴があります。実際の適用にあたっては、データの性質、検知の目的、計算リソースなどを考慮し、適切な手法を選択または組み合わせることが重要です。また、選択した手法のパラメータ調整や、結果の解釈にも注意が必要です。
異常検知の精度向上には、これらの手法の特性を理解し、対象データに最適なアプローチを見つけることが鍵となります。