生成AIパスポート用語集機械学習

異常検知とはいじょうけんち

答え：○。正常なデータのまとまりから外れるものを見つけることで、異常を検出できます。

英語Anomaly Detection分野機械学習出題重要度★★☆公式テキスト公式テキスト第1章「機械学習の手法」

解説：村井宗明（GUGA協議員・元文部科学大臣政務官・AIエンジニア）｜公開 2026年10月8日｜更新 2026年10月8日

異常検知の意味

異常検知とは、大量のデータから「通常のパターン」を学び、そこから大きく外れた珍しいデータや不自然な動きを見つけ出す技術です。公式テキストでは、クラスタリングによって得られるデータの類似性やパターンを生かせる用途の一つとして紹介されています。不正利用の発見や故障の予兆検知などに使われます。

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異常はめったに起こらないため、「異常の正解データ」を大量に集めるのは困難です。そこで、教師なし学習で正常なデータの傾向をつかみ、それと似ていないデータを「異常の疑いあり」と判断する考え方がよく使われます。クラスタリングでどのグループにも属さないデータを見つけるのは、その代表的な発想です。

活用例としては、クレジットカードの不正利用の検出、工場の機械のセンサーデータからの故障の予兆検知、ネットワークへの不審なアクセスの発見などがあります。

異常検知は、クラスタリングで得られたデータの類似性やパターンを活用できる用途の一つである。

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答え：○

正常なデータのまとまりから外れるものを見つけることで、異常を検出できます。