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AI異常検知

多様なセンサーデータからAIモデルが正常時の挙動を自動で学習
異常の兆しを検知すると即座にアラートを上げます

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初心者でも簡単

AIに関する知識は不要。データをアップロードするだけで誰でもAIモデル作成が可能です

無料でモデル作成

モデルの作成・スコアの計算は無料で実施可
効果を確認した上で有料プランを選択できます

豊富な機能

メール通知、API経由でのデータアップロード
複数メンバーでの管理など、料金プランごとに様々な機能を提供しています。

3つのステップで
異常検知を開始

・正常動作時の学習データをアップロードし、AIモデルを作成

・異常の有無を確認したいテストデータをアップロード

・AIが計算した異常スコアを画面で確認。閾値を超えていたら機器を点検

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まずは無料で
始めてみましょう

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料金

FAQ

各行が各タイムスタンプにおけるセンサー値を表す横持ち型のCSVファイルと、 「タイムスタンプ」「センサー名」「センサー値」の3列を保有する縦持ち型のCSVファイルの2種類に対応しています。 いずれのデータにおいても、一行目はヘッダ行として扱われます。また、縦持ち型の場合は「タイムスタンプ」「センサー名」「センサー値」に対応する列番号を指定する必要があり、 それ以外の列は無視されます。
横持ち型CSVのサンプル
縦持ち型CSVのサンプル

サービス上でCSVファイルを選択するか、画面上にドラッグ＆ドロップすることでアップロードすることが可能です。 また、Lightプラン以上ではAPI経由でのデータアップロードにも対応しているため、cron等の定期実行ジョブを活用することで 自動的にデータをアップロードすることも可能です。

事前にアップロードした正常時のデータを元にAIモデルが学習を行い、 テストデータが正常時と異なる挙動を示した場合に異常スコアが高くなります。 AIモデルの精度は学習時のデータに依存するため、まずは正常時／異常時のデータを用いて無料プランでモデルを作成し、 予兆の検知が可能か・誤検知が許容範囲内であるかを確認してから有料プランに移行することをおすすめします。

異常スコアの計算は一時間単位で行われます。センサーデータのタイムスタンプ間隔が一時間よりも短い場合は、 一時間単位でデータを平均した上で異常スコアの計算が行われます。 異常の予兆を早急に検知したい場合は、APIなどを活用し一時間ごとにデータをアップロードすることをおすすめします。

CSV形式の数値データであれば、どのようなデータでもモデル作成に利用可能です。 例えば、sarコマンドの出力結果や、WebサーバーのアクセスログなどもCSV形式に変換することで異常検知を行うことができます。

Stripeを利用したクレジットカード決済に対応しています。 Businessプランの年間契約については、請求書払いでもご利用いただけます。

具体的な利用方法については利用マニュアルをご参照ください。