大阪大学　数理・データ科学教育研究センター
Center for Mathematical Modeling and Data Science,The University of Osaka

異常検知プロジェクトのためのデータサイエンス～異常検知プロジェクト推進に必要なDS手法と実践のポイント～

馬奈木 翔太 氏（株式会社日立システムズ 技師・データサイエンティスト）

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AI・データ利活用研究会 第107回

異常検知プロジェクトのためのデータサイエンス～異常検知プロジェクト推進に必要なDS手法と実践のポイント～

馬奈木 翔太 氏（株式会社日立システムズ 技師・データサイエンティスト）

企業のデータ利活用が活発化する中、製造業を中心に異常検知のニーズが高まっていますが、本分野の情報展開は少なく、多くのデータサイエンティストが 「有効な異常検知手法と適用方法の知見がなく、自己流で対処している」 「異常検知プロジェクト推進の成否を分けるポイントが不明」 といった課題に直面しています。本講演では、未経験者から経験者までを対象に、 異常検知で扱う機会が多い構造化データおよび時系列データに焦点を当て、異常検知手法の活用イメージを掴み、 ビジネス価値につなげるために必要な知識や データサイエンス推進のポイントについてお話しします。