異常検知とは、通常とは異なる状態や振る舞いをデータから見つけ出し、トラブルやリスクの兆候を早めに把握するための分析手法です。売上やアクセス数、機器のセンサー値、システムのエラー率などの時系列データを対象に、急な増減や不自然なパターンを検出します。
異常検知の目的は、障害や不正、品質劣化を早期に発見し、影響が広がる前に対応できる状態をつくることにあります。判定方法には、しきい値で判断するルール型、統計的に外れ値を見つける手法、機械学習で通常パターンを学習する手法などがあり、用途とデータ特性に合わせて選びましょう。
具体例として、ECサイトで特定商品の注文数が急増したときに不正注文を疑って確認する運用があります。SaaSであればエラー率やレスポンス時間の急上昇を検知し、障害対応のトリガーにするケースが典型です。製造現場では、設備の振動や温度の異常を検知し、故障の予兆保全につなげます。
異常検知を運用で使える形にするには、曜日要因や季節性などの「正常な変動」を考慮し、誤検知と見逃しのバランスを決める必要があります。アラートを出すだけで終わらせず、対応手順や責任者を定め、検知結果を振り返ってルールやモデルを調整し続けることが重要です。
