時系列データに対する異常検知のための教師なし学習方法の提案
A proposal for unsupervised learning method for time series anomaly detection

太田 聡＊

Satoshi Ota

時系列データを対象とした異常検知を行う際に、異常データの事前情報が収集困難な場合や、未知の異常検知を目的として、教師なし学習による異常検知を行う場合でも、教師なし異常検知モデルに依存しない定量的な性能評価が可能となる手法を検討した。これにより、教師なし異常検知モデルのハイパーパラメータの最適化や異常判定のための閾値の設定が容易になることが期待できる。本報では、この手法について紹介するとともに、この手法を使って実際に試行した異常検知結果を示す。
In this paper, we propose an unsupervised learning method for time series anomaly detection,
which is independent of unsupervised anomaly detection models. Although unsupervised anomaly
detection is effective when it is difficult to collect anomaly data beforehand or when the goal is todetect unknown anomalies, there is a problem that there is no model–independent performance metrics such as the normal/abnormal sample accuracy in supervised learning. We use Kullback–Leibler
divergence between the predictive distribution of time–series anomaly scores based on Gaussian
process regression and the actual distribution of calculated anomaly scores as a metrics for evaluating the performance of anomaly detectors using unsupervised learning. This method is expected tofacilitate the optimization of hyperparameters for unsupervised anomaly detection models and thesetting of thresholds for anomaly score. In this paper, we introduce the proposed method and show
the actual anomaly detection results of the proposed method.

新規技術開発に取り組んでいる。本報では、その一例と1．
まえがき

して、時系列データを対象とした異常検知技術について紹介する。

近年では、情報通信技術の発展によりセンサデータの収集が容易になり、時系列データから機械学習によって時系列データから異常検知を行う場合、異常データに異常状態を検知する技術の利用が活発化している。デー

関する事前情報（教師データ）が収集困難であることがタに基づく客観的な基準で問題の兆候を捉え、いち早く実用上の問題になるケースが多い。また、異常データの意思決定を行うことは、コストを最小化し、安全を確保

事前情報を基に学習したモデルを用いる場合でも、未知する意味で重要である。システムが複雑化し、人的資源の異常への対応が課題となる。このような場合、正常なも限られている状況からも、これを自動検知する技術をデータから正常状態を表すモデルを学習した異常検出器確立することは社会的な要請と言える。

を構築し、正常状態からの逸脱を異常スコアとして算出

著者が所属している三菱スペース・ソフトウエア株式する教師なし学習が有効である。一方で、教師なし学習会社つくば事業部第一技術部では、ロケットの航法誘導による異常検知では教師あり学習における正常・異常標ソフトウェアの開発や宇宙機運用支援業務等で培った本精度のような直接的な異常検出性能を評価する指標が宇宙関連のドメイン知識を有している。そのような我々ないという実用上の問題がある。そのため、学習モデルが異常検知をはじめとする機械学習の関連技術によりのハイパーパラメータのチューニングや異常判定のため更なる価値を提供することは、宇宙開発の発展に寄与すの閾値の設定が課題となる。
本報では、教師なし学習で生成した異常検出器にるものとの考えのもと、機械学習関連技術の獲得、及び＊つくば事業部 第一技術部

1

MSS 技報・Vol.31よって算出された時系列の異常スコアを確率過程回帰にパーパラメータの最適化を含むモデルの選択と異常判定よって予測した際の尤もらしさ（予測誤差分布と実際に閾値の設定までの自動化を狙っている。本報では、提案算出された異常スコアの分布の Kullback–Leibler ダイシステムへの適用を目的とした異常検出手法バージェンス）を異常検出器の性能評価指標として導入（Detector）、異常検出器の評価手法（Evaluator）、異常する。これにより、ハイパーパラメータの探索、及び異検出手法のハイパーパラメータの最適化手法常判定の閾値の自動化を図る手法を提案する。この評価（Optimizer）、及び構築した異常検出器の算出した異常指標は異常検知手法に依存しないため、異なる異常検知スコアから対象システムの異常状態を判定する異常判定手法に対して同様に適用可能である。最後に、提案手法

手法（Reminder）の概要について述べる。ここで、実際を用いて宇宙機のテレメトリデータから異常予兆を検出のシステム構築では外部（監視対象）から各種センサした試行結果を示す。

データを取得・抽出し、機械学習処理に入力可能なデータ形式に加工するなどの前処理技術や構築した異常検出器

2．
提案手法の位置づけの運用成果を基にした異常検知システムの評価も重要な要素であるが、ドメイン依存の高い課題であるため、以提案手法について述べる前に、実際に機械学習を応用下の記述では割愛する。

した異常検知システムを構築することを想定して描いた全体像（以下、提案システム）を図１に示す。機械学習

3．提案手法を実際の問題に適用する際、はじめから汎化能力の高い異常検出器が構築できないのが通常である。汎化能力の本章では前章で示した提案システムを構成する各手法

高い異常検出器を得るためには、ドメイン知識を基礎との概要について述べる。なお、以下の手法の検討においした収集データの理解をはじめとして、問題解決に適用ては、参考文献⑴ ⑵ ⑶を参考にしている。また、以下可能な異常検知手法の検討、異常検知手法によるモデル

では監視対象とするシステムから収集されるマルチセンの学習、学習済みモデル（異常検出器）を用いた検証、サデータを 𝑀𝑀𝑀𝑀 次元ベクトル 𝒙𝒙𝒙𝒙 、時系列のセンサデータの検証結果に基づくモデルのチューニングや異常判定閾値

集合を 𝒟𝒟𝒟𝒟 と表記する。また、平均 𝝁𝝁𝝁𝝁 、共分散行列 𝚺𝚺𝚺𝚺 の正の設定といった手続きが必要になる。加えて、ノーフ規分布を 𝒩𝒩𝒩𝒩(𝒙𝒙𝒙𝒙|𝝁𝝁𝝁𝝁, Σ) と表記する。

リーランチ定理として知られるように、どのような問題

3.1に対しても万能な異常検知手法は存在しないため、学習

異常検知手法

済みモデルの検証ではモデルに依存しない定量的な評価

提案システムでは異なる複数の異常検知手法を評価す指標によって評価したい。提案システムでは、そのようることを想定していることから、図２に示すように異常な評価器（Evaluator）を導入することで学習からハイ検出器の仕様を統一する。各異常検出器は、ある時刻を

図１

時系列データからの異常検知システムのイメージ

2

MSS 技報・Vol.31

データのみ含まれるデータを用意し、訓練データと検証データに分割する。ここで、訓練データには正常データのうち、過去側のデータを、検証データには同じく未来側のデータをそれぞれ使用する。
Step １：訓練データにより正常モデルを学習し、異常検出器を生成（異常検知手法の未知のパラメータを学習）する。
Step ２：生成した異常検出器を用いて、訓練データ（過去）と検証データ（未来）における異常スコアを算出する。
図２

Step ３：算出した異常スコアの時系列をガウス過程回異常検知手法の概要帰によって推定し、その予測結果と検証データ（未来）特徴付ける多次元時系列データのサブセットと当該手法における異常スコアを比較して、異常検出器の尤もらしのハイパーパラメータを入力として、任意の時刻の異常さを評価する。

スコアを算出するよう設計する。また、異常検出手法がここで、Step ３での尤もらしさの評価では、時々刻々学習により異常検出器を生成（各手法の未知のパラメータの異常スコア 𝑎𝑎𝑎𝑎𝑖𝑖𝑖𝑖 をガウス過程回帰で推定した異常スコアを推定）する際に入力される学習データ（多次元時系列の期待値 𝑎𝑎𝑎𝑎𝑖𝑖𝑖𝑖 と分散 𝜎𝜎𝜎𝜎𝑖𝑖𝑖𝑖 を用いて次式のとおり標準化する。
𝑎𝑎𝑎𝑎𝑖𝑖𝑖𝑖 − 𝑎𝑎𝑎𝑎𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑎𝑎𝑎𝑎𝑖𝑖𝑖𝑖 ↦ 𝑎𝑎𝑎𝑎′𝑖𝑖𝑖𝑖 =⑴
𝜎𝜎𝜎𝜎𝑖𝑖𝑖𝑖

データのサブセット）は正常データであり、異常検出器が出力する異常スコアは正常状態からの逸脱を反映したものであることを前提とする。すなわち、教師なし学習

このような標準化を行うことで、標準化異常スコアのによる異常検知手法を適用するため、異常データに関す期待される確率分布 𝑝𝑝𝑝𝑝(𝑎𝑎𝑎𝑎′) = 𝒩𝒩𝒩𝒩(𝑎𝑎𝑎𝑎′|0,1) と実際に標準化る事前情報（教師データ）を必要としないこととする。
3.2

異常スコアから経験的に求めた標準化異常スコア確率

異常検出器の評価手法

前節に示した各異常検出器が算出した時系列の異常スコアを用いて異常検出器の性能を評価する。ここで、対象とする異常スコアは正常データを用いて算出されたものとし、定性的に妥当な異常検出器であれは正常デー
タから算出される異常スコアは定常的なもの、あるいは経年劣化等によるシステムの状態変化を反映したものであっても評価区間のタイムスケールでは定常的と仮定する。リアルタイムの時系列データに対する異常検知では過去のデータでしか学習できないため、算出される異常スコアがそのような性質を持つことが望ましい。このような異常スコアの変動であれば、過去の時系列異常スコアの回帰分析の結果として未来の異常スコアを予測した場合でも妥当な結果が期待でき、異常スコアの逸脱の判定が容易である。提案手法では異常スコアの回帰モデルとして推定の不確実性も表現可能なガウス過程回帰を導入し、ガウス過程回帰による異常スコアの予測結果と実際に算出された異常スコアを比較し、その予測の尤もらしさを異常検出器の性能として評価する。この異常検出器の評価手法の手続きの概略を図３に示す。各ステップの概要は次のとおり。
Step ０：ハイパーパラメータ ℎ を用いた異常検知手法の異常検出器を評価するためのデータとして、正常図３3

異常検出器の評価手法の概略

MSS 技報・Vol.31

分 布 𝑞𝑞𝑞𝑞(𝑎𝑎𝑎𝑎′) の 確 率 分 布 間 の 相 違 度 を 次 式 に 示 す

0, 𝑖𝑖𝑖𝑖 = 0
𝒩𝒩𝒩𝒩(𝑎𝑎𝑎𝑎𝑖𝑖𝑖𝑖 |𝑎𝑎𝑎𝑎𝑖𝑖𝑖𝑖 + 3𝜎𝜎𝜎𝜎𝑖𝑖𝑖𝑖 , 𝜎𝜎𝜎𝜎𝑖𝑖𝑖𝑖 )max �0, 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑖𝑖𝑖𝑖−1 + ln�
𝒩𝒩𝒩𝒩(𝑎𝑎𝑎𝑎𝑖𝑖𝑖𝑖 |𝑎𝑎𝑎𝑎𝑖𝑖𝑖𝑖 , 𝜎𝜎𝜎𝜎𝑖𝑖𝑖𝑖 )Kullback–Leibler ダイバージェンスとして定量的に算出

𝑈𝑈𝑈𝑈𝑖𝑖𝑖𝑖 = �できる。

𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾(𝑝𝑝𝑝𝑝||𝑞𝑞𝑞𝑞) = � 𝑝𝑝𝑝𝑝(𝑎𝑎𝑎𝑎′ ) ln

𝑝𝑝𝑝𝑝(𝑎𝑎𝑎𝑎′ ) ′𝑑𝑑𝑑𝑑𝑎𝑎𝑎𝑎
𝑞𝑞𝑞𝑞(𝑎𝑎𝑎𝑎′ )0, 𝑖𝑖𝑖𝑖 = 0
𝒩𝒩𝒩𝒩(𝑎𝑎𝑎𝑎𝑖𝑖𝑖𝑖 |𝑎𝑎𝑎𝑎𝑖𝑖𝑖𝑖 − 3𝜎𝜎𝜎𝜎𝑖𝑖𝑖𝑖 , 𝜎𝜎𝜎𝜎𝑖𝑖𝑖𝑖 )𝐿𝐿𝐿𝐿𝑖𝑖𝑖𝑖 = �min �0, 𝐿𝐿𝐿𝐿𝑖𝑖𝑖𝑖−1 − ln�
𝒩𝒩𝒩𝒩(𝑎𝑎𝑎𝑎𝑖𝑖𝑖𝑖 |𝑎𝑎𝑎𝑎𝑖𝑖𝑖𝑖 , 𝜎𝜎𝜎𝜎𝑖𝑖𝑖𝑖 )⑵

Kullback–Leibler ダイバージェンスは確率分布間の距離に相当する尺度で、これが０に近いとき、望ましい⑶⑷

ここで、上式の上振れ下振れ状態のオフセット値 ±3𝜎𝜎𝜎𝜎

異常スコアが算出可能な異常検出器であると判断する。

は異常判定手法のパラメータであり、任意の値が設定さなお、このような評価手法において注意すべきは、入れる。また、監視すべき状態変化は異常スコアの上振れ力されるセンサデータに関係なく単に定常的な異常スコであるため、上方累積和が主な監視対象となる。監視対アを出力する異常検出器も望ましいものとして判断され象のシステムが異常状態に変化したとき、上方累積和はてしまう点である。このような異常検出器を選択してし単調増加することになり、これが閾値を超えた段階で異まうことを避けるために、採用する異常検出手法を選択常状態と判定する。累積和の閾値設定においては、学習する段階で、適用する問題に対して定性的に妥当な手法に用いた過去データに対して算出した累積和の統計評価であるかを検討するとともに、正常データを加工して人（最大値、パーセンタイル等）を基準とすることができ工的に生成した異常データに対する感度を評価する等のる。例えば、パーセンタイルを用いて許容する誤報頻度対処が必要になる。

から閾値を設定することも可能である。

3.3

4．異常検知の試行

異常検出器の最適化手法

前節の異常検出器の評価指標に基づいて、異常検知手

本章では前章にて提案する手法を用いて異常検知シス法の最適なハイパーパラメータを探索する。探索手法はテムを試作し、宇宙機の実データを用いて異常検知を試任意の手法が適用可能である。代表的な探索手法として行した結果を示す。試行の対象とするデータには、先行以下の手法があげられる。グリッドサーチ：指定された研究⑷の存在する X 線天文衛星「すざく」の電源系機器ハイパーパラメータの候補値の全ての組み合わせを全てのデータを用いた。当該研究によると、すざく衛星の打試す。ランダムサーチ：指定されたハイパーパラメータ

ち上げ７年目の 2012 年１月 24 日に電源系機器の異常がの範囲から、ランダムに候補値をサンプリングして探索原因と考えられる SAFEHOLD（何らかの原因で異常がする。ベイズ最適化：ハイパーパラメータに対する異常発生した場合、熱電気的に安全な姿勢を保持するモード）

検出器の指標の分布がガウス過程に従うとして、指標値の分布を逐次推定しながら重要な候補値を選択して探索する。
3.4

異常判定手法

前節までの手続きによって構築された異常検出器を用いて、時々刻々入力されるセンサデータに対して異常スコアを算出し、監視対象とするシステムの正常状態からの変化度（異常状態への遷移）を監視する。変化度は異常検出器が過去データに対して算出した異常スコアのガウス過程回帰による予測値を用いた累積和として算出する。累積和の算出イメージを図４に示す。図４では、ある時刻における異常スコアの確率分布（青）と状態の遷移に対応する異常スコアの分布上振れ（黄：＋３ 𝜎𝜎𝜎𝜎 ）、下振れ状態（橙：－３ 𝜎𝜎𝜎𝜎 ）を示しており、累積和はこのような上振れ状態への状態変化を示す上方累積和 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑖𝑖𝑖𝑖 と、下振れの状態への状態変化を示す下方累積和 𝐿𝐿𝐿𝐿𝑖𝑖𝑖𝑖 として次式によって算出される。

図４4

累積和算出イメージMSS 技報・Vol.31

にも拡張可能である。

が発生しており、本試行でも当該異常の予兆を検出することを目的とした。
4.1−1 )

𝒩𝒩𝒩𝒩(𝒙𝒙𝒙𝒙|𝟎𝟎𝟎𝟎, 𝚲𝚲𝚲𝚲

試行条件

=1|𝚲𝚲𝚲𝚲|21𝑀𝑀𝑀𝑀 exp �− 𝒙𝒙𝒙𝒙
2(2𝜋𝜋𝜋𝜋) 2T𝚲𝚲𝚲𝚲𝒙𝒙𝒙𝒙�

⑸

すざく衛星の電源系機器の異常（SAFEHOLD）が発ガウス型グラフィカルモデルにおける未知のパラメー生（2012–01–24 01:27:46）するまでの直近約１年間を異タは M × M 次元の精度行列 Λ （共分散行列 Σ の逆行列）常検知の対象期間とした。学習に供するデータにはである。疎構造学習ではより本質的な直接相関を反映し⑸DARTS で公開されているすざく衛星の HK（Houseた疎な精度行列をグラフィカルラッソ（graphical lasso）と呼ばれる手法を用いて正常データの標本 𝒟𝒟𝒟𝒟normal からkeeping）データから電源系機器の電圧・電流の７項目のデータ（図５）を抽出して利用した。異常検知手法には推定（学習）する。推定手法の詳細は割愛するが、疎構後述する疎構造学習法（4.1.1 項参照）を使用し、経年的造学習法では疎な（より本質的な直接相関のみを反映しなシステムの状態変化を考慮して、10 日ごとに学習モデた）精度行列を求めるため、精度行列の事前分布 𝑝𝑝𝑝𝑝(Λ)

ルを更新した。学習データには 40 日分のデータを 30 日として次式に示すラプラス分布を用いた最大事後確率推分の訓練データ（過去）と 10 日分の検証データ（未来）定により推定する。に分割したデータを用いた。ハイパーパラメータは１日間隔で作成した過去 10 ケース分の学習データで算出した𝑝𝑝𝑝𝑝(𝚲𝚲𝚲𝚲) =式⑵の指標の平均値を用いてベイズ推定法で探索した。
また、異常判定に用いる上方累積和の閾値には最適化さ𝑀𝑀𝑀𝑀𝜌𝜌𝜌𝜌
exp �−𝜌𝜌𝜌𝜌 � �𝚲𝚲𝚲𝚲𝑖𝑖𝑖𝑖,𝑗𝑗𝑗𝑗 ��2⑹𝑖𝑖𝑖𝑖,𝑗𝑗𝑗𝑗=1

ここで、𝜌𝜌𝜌𝜌 > 0 は推定される精度行列の疎密性を制御れたハイパーパラメータを適用した異常検出器を用いてするパラメータであり、その値が大きいほど精度行列は異常検知の評価期間の開始時刻から過去 30 日分の上方より疎になる。 𝜌𝜌𝜌𝜌 は疎構造学習のハイパーパラメータで累積和を算出したときの最大値の３倍値を適用した。

あり、異常検知性能を最大化させるように決定する必要がある。疎構造学習により学習したモデル（精度行列）

4.1.1

疎構造学習法を用いた時刻 𝑡𝑡𝑡𝑡 の異常スコアは次式のとおり変数（セン本試行で適用した異常検知手法である疎構造学習法に的には確率分布 𝑝𝑝𝑝𝑝(𝒙𝒙𝒙𝒙) として多変量正規分布を想定したサ）ごとに算出される。
1 𝚲𝚲𝚲𝚲𝑖𝑖𝑖𝑖,𝑖𝑖𝑖𝑖 1 [𝚲𝚲𝚲𝚲𝚲𝚲𝚲𝚲𝚲𝚲𝚲𝚲]𝑖𝑖𝑖𝑖,𝑖𝑖𝑖𝑖 [𝚲𝚲𝚲𝚲′ 𝚲𝚲𝚲𝚲𝚲𝚲𝚲𝚲′ ]𝑖𝑖𝑖𝑖,𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑎𝑎𝑎𝑎𝑖𝑖𝑖𝑖 = ln ′ − �−�𝚲𝚲𝚲𝚲𝑖𝑖𝑖𝑖,𝑖𝑖𝑖𝑖
𝚲𝚲𝚲𝚲′ 𝑖𝑖𝑖𝑖,𝑖𝑖𝑖𝑖
2 𝚲𝚲𝚲𝚲 𝑖𝑖𝑖𝑖,𝑖𝑖𝑖𝑖 2各成分）を標準化後の多変量正規分布（標本平均 𝟎𝟎𝟎𝟎 、各徴づける時系列データの標本 𝒟𝒟𝒟𝒟𝑡𝑡𝑡𝑡′ から推定した精度行列ついて概説する。本試行で用いる疎構造学習法は、具体マルコフグラフを推定するガウス型グラフィカルモデル⑺

ここで、上式の Σ は学習に用いた正常データの標本と呼ばれるモデルである。次式は各センサデータ（ 𝒙𝒙𝒙𝒙 の𝒟𝒟𝒟𝒟normal から算出した標本共分散行列、 Λ′ は時刻 𝑡𝑡𝑡𝑡 を特成分の分散１）を表す。なお、疎構造学習自体は多変量である。また、時系列データによる異常検知において正正規分布に限定されるわけではなく、その他の確率分布

常データ 𝒟𝒟𝒟𝒟normal の標本は異常検知の対象となる 𝒟𝒟𝒟𝒟𝑡𝑡𝑡𝑡′ より過去に収集された標本である。
4.2

試行結果

実際にすざく衛星の電源系のデータを用いて異常検知を実施した結果を図６に示す。図６は異常が発生した時
刻より約 10 日以上過去のデータを使って学習したモデル（精度行列）を使って⑺式によって算出した時々刻々の各成分の異常スコアの絶対値を電源系システムの異常スコアとし、3.4 節に示す手続きによって累積和を評価し図５た結果である。ここで、時々刻々の異常スコアを算出す

すざく衛星 電源系 HK データ例

る際に異常検出器に入力する当該時刻を特徴づける標本⑸

当図は DARTS から取得した X 線天文衛星「すざく」の HK デー
タから以下に示す 7 項目の電圧・電流値を抽出、プロットしたものである。各データとも X 線天文衛星「すざく」の軌道周期（約 96分）と同期した変動を示している。
（DIST_BATA_I_CAL/DIST_BATB_I_CAL/DIST_PCU_IN_I_CAL/DIST_PCU_OUT_I_CAL/DIST_BATA_V_CAL/DIST_BATB_V_CAL/DIST_PCU_BUS_VOL_CAL）には、すざく衛星の軌道周期を考慮して当該時刻の直近の 96 分の過去データを用いた。図６に示すとおり、提案する手法により、異常発生の約 13 時間前に異常を検出することに成功している。加えて、この時の異常検出器の5MSS 技報・Vol.31図６

すざく衛星 電源系機器 異常発生時の累積和による異常検知結果学習結果を図７に示す。図７は疎構造学習によって学習困難である場合に、教師なし学習を異常検知手法としてされた精度行列の０でない非対角成分を持つ要素同士に用いつつも、教師なし学習で算出される異常スコアの確辺が存在する対マルコフグラフであり、各辺の数値は精率過程回帰の予測性の尤もらしさを異常検出器の評価基度行列から算出した偏相関係数である。得られた対マル準として導入した。これにより、異なる異常検知手法のコフグラフとその偏相関係数から、電源系機器の冗長系比較やチューニングを行うものである。また、提案手法の対照的な構造や、各センサデータの IN/OUT に対するの試行例として X 線天文衛星「すざく」の電源系の異常正負の相関が妥当に反映されていることがわかる。この予兆が検出できることを示した。一方で、当該試行の結果から、定性的にも妥当な異常検出器により異常が検成功要因の一つとして、対象とした学習データが周期的出されていたことが確認できた。なお、今回のケースでなデータであることが挙げられる。その点で、試行例は同時に評価した異常発生イベントを含まない過去１年分比較的容易に異常検知可能な問題だったと考えられる。の評価領域において異常判定となる誤報は発生しな今後は更に実用的な課題に対応するため、モード変更がかった。

頻繁なデータ（複数の正常モード）への対処や、よりロバストな異常検出器構築のためのアンサンブルモデルの5．むすび適用、データ理解に基づく異常状態に対する感度が高い

本報では、時系列データを対象とする異常検知技術に疑似的なセンサ値の設定（例：冗長系のセンサ値の差分）ついて紹介した。提案手法では、事前に異常データが入手等の改良を図っていく予定である。また、提案手法を含む異常検知技術を様々な課題に対して適用することで、持続可能な社会の実現、及び宇宙開発をはじめとする科学技術の発展に寄与していきたい。
本報で紹介した X 線天文衛星「すざく」を対象とした異常検知の試行に利用したデータは、宇宙航空研究開発機構・宇宙科学研究所、科学衛星運用・データ利用ユニ ッ ト（C–SODA） が 運 営 す る Data ARchives andTransmission System（DARTS）から取得したものである。
参考文献(1) 井手 剛：入門 機械学習による異常検知－ R による

図７

実践ガイド－，コロナ社（2015）

学習モデル（対マルコフグラフ）

6

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(5) 宇宙航空研究開発機構・宇宙科学研究所、科学衛星(2) 井手 剛，杉山 将：異常検知と変化検知，講談社

運 用・ デ ー タ 利 用 ユ ニ ッ ト（C–SODA）：Data（2015）

ARchives and Transmission System（DARTS）(3) 持橋 大地，大羽 成征：ガウス過程と機械学習，講https://www.darts.isas.jaxa.jp/談社（2019）(4) 梅津 里香，杉江 卓哉，長瀬 雅之，湖海 亮，竹島 敏

執筆者紹介明，海老沢 研，満田 和久，山本 幸生：機械学習を用いた宇宙機の故障の予兆検知，宇宙航空研究開発

太田 聡

機構研究開発報告：宇宙科学情報 解析論文誌：第８2010 年 入 社。 つ く ば 事 業 部 へ 配 属。 現 在 ま で、 主 に号，JAXA–RR–18–008，11 ～ 20，宇宙航空研究開

GNSS（Global Navigation Satellite System）や宇宙機軌発機構（2019）

道決定に関連する解析業務やシステム開発業務に従事。

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