企業は日々、膨大な量のデータを生み出しています。そのデータを正しく活用することで、企業はより良い意思決定を迅速に行うことができます。その活用方法の一つが異常検知です。異常を早期に検知することで、小規模なトラブルが拡大し、対処に時間がかかる大問題に発展することを防ぐことができます。最新の機械学習手法を用いて異常検知を実行することで、企業は傾向をトラッキングし、機会と脅威を把握することで、競争優位性を獲得できるのです。
異常値(Anomaly)とは、あるデータセットにおける予期せぬ変化、または予期されるパターンからの逸脱を意味します。異常検知とは、それらの異常値を検出し警告するために使用される技術です。
異常検知に関する詳細情報はこちらをご覧ください。
金融の世界では、1分間に何兆円もの取引が行われています。疑わしい銀行取引をリアルタイムで特定することは、企業の競争力向上につながります。大手金融企業は異常検知によりコストをコントロールしています。誤検知の調査を排除し、不正損失を減らすことでコストを削減しています。
保険会社にとって、不正なアカウントに支払いが行われないようにするために、不正な請求を特定することは極めて重要です。
TIBCOのビッグデータ解析と異常検知の機能により、提出された各請求の医療不正の可能性を低減させることができます。
IoTデバイスを活用して、すべての装置、車両、機械をリアルタイムで追跡できます。また、異常検知ソリューションですべての出力を監視し、コストのかかる故障や途絶を防止することができます。さらに、オートエンコーダーのような教師なし学習アルゴリズムを採用することで、差し迫った問題を示す可能性のある異常なデータパターンを識別することができます。
手作業で欠陥や異常をチェックすることは、時間の浪費と企業のコスト増につながるため、オートエンコーダーを使いましょう。製造した部品のセンサーデータを使って、オートエンコーダーモデルを使い、異常な事象をリアルタイムで監視・検出できます。
データアナリストやビジネスアナリストは、データの可視化を通じて、予期せぬ挙動を発見することができます。
教師あり学習(Supervised Learning)とは、特定の業界のビジネス知識を持つ人が、あらかじめ一連のデータに正常か異常かのラベル付けを行います。データアナリストは、このラベル付きデータを利用して機械学習モデルを構築し、ラベル付けされていない新しいデータの異常を予測します。
ラベルなしデータは、教師なし学習(Unsupervised Learning)モデルを構築して新しいデータを予測するために利用されます。モデルは正常なデータに適合するように調整されているため、少数の異常なデータポイントが目立つようになります。
時系列のトレンド、季節性、レベルを捉えた時系列分析により、異常を検出します。新しいデータがモデルから大きく乖離した場合、異常またはモデル化の失敗が示唆されます。
最新の機械学習技術やオートエンコーダー(Auto Encoder)は、リアルタイムで異常を検知し対応することができます。ニューラルネットワークはトランザクションやセンサーデータのフィードから異常を予測できます。
データアナリストは、各データをあらかじめ定義した、あるいは発見したクラスタのいずれかに分類することができます。既知のクラスタに分類できないケースは、異常と見なされます。