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「何も起きないこと」こそが成功の証

そこにあるべきではないものを探す――。

あなたが利用している銀行は、それを毎日行っています。たとえば、あなたがブルックリンでコーヒーを買い、その1時間後に誰かがサンパウロで電子機器を購入しようとする、といったケースです。銀行はそれを即座に検知し、フラグを立てます。それが「異常検知（Anomaly detection）」です。通常のパターンに当てはまらないデータを見つけ出すために、データをスキャンする技術です。

この考え方は、あらゆる領域で活用されています。製造業では組立ラインで不良品を捉え、病院では不整脈にフラグを立て、サイバーセキュリティチームは異常なネットワーク活動を特定します。「正常（ノーマル）」とはどのような状態かを定義し、それを破るあらゆる事象を監視するのです。

Image Credit: Fermilab

イリノイ州のフェルミ国立加速器研究所（Fermilab）では、物理学者たちが「Mu2e」と呼ばれる検出器の建設を完了したばかりです。その任務は、ミュオンが直接電子に変化する瞬間を捉えることです。これは1兆回に1回未満しか起きないはずの現象です。もしこれが起きれば、素粒子物理学の歴史が書き換えられます。この実験全体が、ひとつの巨大な異常検知システムなのです。

期待される（正常な）状態を定義し、予期せぬ事象にフラグを立てる。これが基本です。

数十億ドルの損失を防ぐ、1つの小さなシグナル

JPMorgan Chase（JPモルガン・チェース）は、AIを搭載した異常検知を活用して、取引をリアルタイムで監視しています。システムが顧客一人ひとりの通常の支出パターンを学習し、そこからの逸脱にフラグを立てることで、同行のコストを年間約15億ドル削減しています。フェルミ研究所のMu2eと同じコンセプトが、亜原子粒子ではなくクレジットカードの利用履歴に適用されているのです。

＞異常検知の仕組みについて詳しく見る（英語）

おすすめの1冊：ナシーム・ニコラス・タレブ著『ブラック・スワン（原題：The Black Swan）』

タレブ氏の主張はシンプルです。私たちの世界を最も大きく形作っているのは、私たちが最も予期していない出来事である、というものです。彼はそれらを「ブラック・スワン（黒い白鳥）」と呼びます。稀にしか起こらず、極めて大きな影響をもたらし、事後になって初めてそれが必然であったかのように説明される事象のことです。

本書を推薦する理由は、外れ値（アウトライアー）に対する私たちの見方を再定義してくれるからです。異常検知において、私たちは予期せぬ事象に足元をすくわれる前に、それを捉えようとします。タレブは、それが言うほど簡単ではない理由を示してくれています。

KNIMEによる異常検知・データモニタリングの自動化に関するお問い合わせ

KNIMEの特徴である「視覚的なワークフロー（ビジュアルプログラミング）」は、製造ラインのIoTデータや金融取引データ、ネットワークログなど、あらゆるデータソースから「正常なパターン」を定義し、そこから逸脱した異常をリアルタイムで検知するシステムをノーコードで構築できます。異常検知モデルの構築や、業務自動化によるリスク管理体制の強化についてのご相談、デモンストレーションのご要望など、お気軽にお問い合わせください。