IoT時代の到来により、現実世界の大規模データをリアルタイムで取得できるようになってきました。これらの大規模データは、異常の予測・検知に役立てられる可能性を秘めており、この異常の予測・検知の実現によって、大規模システムの安定運用や最適制御、経済的な保守計画を立案することができます。 従来、異常検知の技術は信頼性工学や統計分野で扱われてきましたが、近年の機械学習の発展を背景に、大量のデータの中に含まれる様々な異常を機械学習アルゴリズムが発見し、異常を検知する実用的なアプローチが注目されています。 本セミナーでは、様々な異常検知の考え方から、異常検知に利用される基本的な機械学習アルゴリズムとその理論・応用について紹介し、機械学習による異常検知の全体像をつかむことを目的とします。