工場における機械の異常検知では，動作音から正常か異常かを判定する手法がしばしば用いられる．しかし，従来の異常検知手法では，異常と判定した根拠や異常原因の説明を行うことはできない．そこで本研究では，Audio-LanguageModelによる音の差分説明と，大規模言語モデルの知識を活用した異常原因の推定手法を提案する．提案手法の有効性を検証するため，新規に作成した異常原因ラベル付きデータセットによる評価を行った．また，異常原因推定の成功例と失敗例を分析し，課題を明らかにした．

工場における機械の異常検知は，安全性や品質管理の観点から重要である．異常検知手法では，機械の動作音がしばしば用いられる．動作音は，非接触で取得可能であり，センサ設置のコストが低いという利点がある．また，動作音には異常の兆候が含まれていることが多く，異常検知に有用である．しかし，従来の動作音を用いた異常検知手法は，正常か異常かを判定するのみであり，異常と判定した根拠や異常原因の説明を行うことはできない．これは，機械学習による異常検知手法がブラックボックス化しやすいことや，異常原因に関するラベル付きデータが不足していることが主な要因であると考えられる．工場での異常検知において，異常の根拠や原因に関する説明が無い場合，現場作業者が適切な対処を行うことが困難になる．そこで本研究では，正常音と異常音の差分説明から異常原因の推定を行う手法を提案する．提案手法では，Audio-LanguageModelを用いて，正常音と異常音の差分説明を生成することにより，非専門家でも理解しやすい表現で異常の根拠を提示する．さらに，音の差分説明を大規模言語モデル（LLM）に入力することで，LLMの知識を活用した異常原因推定を行う．提案手法の有効性を検証するため，新規に作成した異常原因ラベル付きデータセットによる評価を行った．