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異常の検出

OCI Anomaly Detectionは、単変量および多変量の時系列データに対して、リアルタイムおよびバッチの異常検知を提供するAIサービスです。組織は、シンプルなユーザー・インターフェイスを通じて、異常を検出するモデルの作成とトレーニングを行い、異常な動作、傾向の変化、外れ値などを特定できます。

異常検知の機能

独自の異常検知アルゴリズム

150を超える特許に裏打ちされたOCI Anomaly Detectionアルゴリズムにより、より早く、より少ない誤報で異常を検出します。これらのアルゴリズムは連携して動作し、ニューラルネットやサポートベクターマシンなどの他の機械学習(ML)アプローチよりも高い感度と誤アラーム回避を実現します。

ブログ: オラクルの新しい異常検知サービスの背景にあるファシニング(原子力)の歴史

インテリジェントなデータ前処理

OCIの異常検知には、低解像度のセンサーなど、実世界の入力データにおけるエラーや不備を考慮した複数のデータ処理技術が用意されています。データ品質の問題を自動的に識別および修正し、誤ったアラームの減少、業務の改善、より正確な結果をもたらします。

カスタムトレーニング・モデル

APIは、開発者が生データをアップロードし、独自のビジネス固有のデータを使用して異常検知モデルの学習を行い、格納されたモデルからの異常を検知するのに役立ちます。そのため、データ・サイエンスに関わらずすべてのユーザーがアクセスできる、非常に正確でカスタムトレーニングを受けた異常検知モデルが作成されます。

オープンソース・オプション

オープンソース・テクノロジーへの容易なアクセスにより、OCI異常検知モデルの使用が拡大。時系列データをInfluxDBから、またはストリーミング・データをApache Flinkから取り込みます。Plotly、Bokeh、Altairなどのオープン・ソース・ライブラリを使用して、より可視化を行い、自動化を促進します。


即効性のあるソリューション

OCIの異常検知出力には、特定された異常、MLモデルベースの推定値、異常スコアが含まれます。開発者は、これらの結果を使用して、特定された異常の重大度を評価し、ビジネス・ワークフローを自動化してすぐに対処します。

統合と導入が容易

OCIの異常検知は、パブリックREST APIを介したマルチテナント・サービスです。開発者は、社内のデータ・サイエンスと機械学習のサポートがなくとも、スケーラブルな異常検知サービスを簡単にデプロイできます。これらはすべて、データ・ネットワーキング、ストレージおよびエグレスの最低コスト・プラットフォームを利用できます。

需要に応じた拡張性

OCIの異常検知では、すべてのデータ・ソースとロードにわたるトレーニングおよび検出のニーズを自動的にスケーリングできます。開発者は、インフラストラクチャについて懸念することなく、アプリケーションとソリューションを構築してビジネス・ゴールの達成に注力できるようになります。


お客様の成功事例を読む

スポーツ・テクノロジー
SailGPは、OCI Anomaly Detectionを使用して、1レースあたり約4億の推論を生成しています。
輸送およびロジスティクス
車両の連続稼働時間と貨物の配送を改善

異常検知のユース・ケース

  • ITオペレーションのユース・ケース

    OCIの異常検知により、ITチームはサービス・レベル、根本原因の分析、IoTのデプロイメント、脅威の低減およびデータベース・トランザクション監視を改善できます。

  • 業務オペレーションのユースケース

    銀行向けの不正検出から、マーケティング・チームのファネル・コンバージョンまで、OCIの異常検知により、企業は問題や機会を検出して業務プロセスのイノベーションと効率を改善できます。

  • AIおよびMLオペレーションのユース・ケース

    OCIの異常検知により、アプリの監視、データ・クレンジング、データ・トレーニングなど、AIとMLプロセスを改善します。異常検知を使用して、モデルの精度に対する予期しない変更を検知し、データ整合性を向上させ、モデルおよびアプリケーション・パフォーマンスを最適化します。

  • 金融と小売: 不正検知

    不正行為のパターンは時間とともに変化し、従来のディープ・ラーニングの手法では、非常に大規模なデータソースの中のまれなイベントを検出できないこともあります。独自のアルゴリズムにより、不正行為の即時に識別することができます。他のMLアプローチに比べて誤検知が少ない形で実現できます。

  • 公益事業: エネルギー管理

    公益事業会社は、需要に対してダイナミックに対応し、エネルギー消費を最適化するために、エネルギー生産と消費をリアルタイムで監視する必要があります。革新的なMLアプローチにより、エネルギー生産、天候、制御システムのデータを分析し、エネルギー生産者と消費者の両方に最適な体験を提供します。

  • 製造業: 運用効率

    歩留まり、稼働率、スループットなどの運用指標をリアルタイムで異常検知することで、生産現場における望ましくない変化が発生した際に直ちに特定し、対処できる自動ワークフローを生成することができます。

  • 輸送および製造: 機器の監視

    機器の故障は、生産性の低下、さらには従業員のリスクを意味します。部品や機械の早期発見と原因究明により、システムの円滑な稼動を実現します。

2021年7月13日

社内にデータ・サイエンスとMLの専門家がいなくとも、リモート診断を実現

Oracle、シニア・ディレクタ、Viji Krishnamurthy氏

OCIの異常検知は、堅牢かつスケーラブルで使いやすいAIサービスです。大量に分散している時系列データを監視し、注視すべき点があれば警告を発します。認証されたユーザーは、REST API、コマンドライン・インタフェース、開発キットまたはOracle Cloud Infrastructureコンソールを介して、OCIの異常検知サービス部分にアクセスできます。

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OCI Data Integration

データ・サイエンスと分析用にデータを組み合わせて変換

OCIデータ・カタログ

企業全体の整理された在庫を使用したデータの検索と管理

OCIデータ・フロー

完全に管理されたビッグ・データ・サービス上でApache Sparkアプリケーションの実行

異常検知の開始


OCIの異常検知でビルドを無料で実行

OCIのワークショップでMLモデルを実際に構築します。いくつかのガイド付きステップで、本番環境の異常を検知できます。


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