• プラン：現在のプランを確認できます
• モデル更新日：現在のモデルを作成した日時を確認できます
• 学習データ開始日時：学習データの最初のタイムスタンプを確認できます
• 学習データ終了日時：学習データの最後のタイムスタンプを確認できます
• 誤検知低減モード：正常時の誤検知を抑えるモードの利用有無を確認できます （3-4-4. 誤検知低減モード参照。Lightプラン以上で利用可）
• ログインユーザーの権限：ログイン中のユーザーがモデルに対して持つ権限を確認できます。 モデルの作成をおこなったユーザーにはOwner権限が付与されます。 （4. ユーザー権限について参照）

異常スコアの時系列グラフを確認することができます。

• Anomaly Score (at the time)：横軸の各時刻において計算された異常スコア。緑線で表示されます
• Anomaly Score (median of 6 points)：過去6時刻の異常スコアの中央値。青線で表示されます
• Threshold：異常スコアの閾値。赤線で表示されます （しきい値のデフォルト値は3。値は3-6. 設定画面より変更可能）
• 表示期間選択（右上のボックス）：グラフの表示期間を選択できます（後述するセンサーデータのグラフについても同様）
  • Today：当日のグラフが表示されます
  • Yesterday：前日のグラフが表示されます
  • Last 7 Days：過去7日間のグラフが表示されます
  • Last 30 Days：過去30日間のグラフが表示されます
  • Last 3 Months：過去3ヶ月間のグラフが表示されます
  • Last 1 Year：過去1年間のグラフが表示されます
  • Custom：表示期間をカレンダーで指定できます
• 中央値のみ表示：Anomaly Score (median of 6 points)のみが表示されます。 ノイズが多く瞬間的にスコアが上昇するような場合に、異常スコアの変化を確認しやすくなります
• 外れ値を無視：一時的な高スコアを無視して、グラフの表示範囲を拡大します。

グラフ上にマウスを乗せると、その時刻の異常スコアを確認することができます。 また、クリックすることでスコアに対するコメントを登録することができます。 スコア上昇時の状況や、異常の原因などを記録しておくことで、後から確認することができます

アップロードされたテストデータにおける各センサー値の時系列グラフを確認することができます

• 表示：グラフに表示するセンサー一覧です。非表示ボックス上のセンサーを選択し左矢印のボタンを押すことで、非表示のセンサーを表示に切り替えることができます
• 非表示：グラフに表示しないセンサー一覧です。表示ボックス上のセンサーを選択し右矢印のボタンを押すことで、表示のセンサーを非表示に切り替えることができます
• 再表示：表示／非表示のセンサーを変更した場合、再表示ボタンを押すことでグラフを更新することができます
• グラフ追加：表示するグラフを追加できます。値の範囲が異なるセンサーが混在する場合、複数のグラフで表示範囲を分けることで、 グラフの見やすさを向上させることができます
• グラフ削除：追加したグラフを削除できます。デフォルトで表示されているグラフは削除できません
• グラフ設定保存：表示／非表示のセンサー、追加したグラフの設定を保存できます。次回以降、同じ設定でグラフを表示することができます。設定の保存をおこなわない場合、 ページを離れると設定はリセットされます

PC上のCSVファイルを手動でアップロードします。「ファイル選択」をクリックしてファイルを選択するか、点線の枠線内にデータをドラッグ＆ドロップすることでファイルをアップロードすることが可能です

cURLコマンドを用いたAPI経由でのアップロードです。cron等を用いてコマンドを定期実行することで、自動的にデータをアップロードすることが可能です。

API経由でのアップロードには、APIキーが必要です。「APIキーの作成／更新」をクリックし、APIキーを作成してください。 APIキーは作成時にのみ表示されるため、忘れないように保存してください。 保存を忘れた場合や、キーの漏洩等により変更をおこないたい場合は、 「APIキーの作成／更新」をクリックし、新しいキーを作成してください。

以下、cURLコマンドに関する説明です。

• csv_file_path：アップロードするCSVファイルのパスを記述してください
• your_api_key：APIキーを記述してください

例：アップロードページのURLが「https://lotuseye.co.jp/PROJECTID/api/upload/」テストデータのパスが「/home/user/data.csv」、APIキーが「AbCd1234.xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx」の場合のcURLコマンド

curl -X POST -F file=@/home/user/data.csv "https://lotuseye.co.jp/PROJECTID/api/upload/"
-H "X-Api-Key: AbCd1234.xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
                            

PC上のCSVファイルを手動でアップロードします。「ファイル選択」をクリックしてファイルを選択するか、点線の枠線内にデータをドラッグ＆ドロップすることでファイルをアップロードすることが可能です

誤検知低減モードについては、3-4-4. 誤検知低減モードを参照してください

異常スコアのグラフ上で選択した期間のテストデータを用いて、新たなモデルを作成することが可能です。 以下のような場合に用いることをお勧めします。

• 学習データ量が不足している場合。これまでのテストデータをモデルの作成に使用することができるので、データを蓄積しながら徐々にモデルを育てていくことが可能です
• データの傾向が変化し、誤検知が増えてきた場合。直近のデータを含めてモデルを再作成することで、傾向の変化を反映させたモデルを作成することができます

異常スコアのグラフ上でマウスをクリックし範囲を選択すると、学習データとして用いる期間を指定することができます。 「学習データ開始日時」「学習データ終了日時」を確認し、問題なければ「モデル作成」を押下してください。 以下、期間の選択に関する注意点です。

• 学習期間が短すぎると、エラーメッセージが表示されモデルの作成をおこなえません。学習期間の時間数は、最低でもセンサーの数の2倍以上である必要があります（例：センサーが10個の場合、20時間以上）
• 学習期間として取れる長さはプランによって異なります。詳細は7. 料金プランを参照してください

誤検知低減モードについては、3-4-4. 誤検知低減モードを参照してください

AIモデルを前回作成したモデルに戻すことができます。画面上には、前回作成したモデルを作成した日時（モデル更新日）、学習データ開始／終了日時、誤検知低減モードの利用有無が表示されています。

「ロールバック」を押下すると、モデルが一つ前のモデルに戻され、ダッシュボード画面の異常スコアが更新されます。 なお、ロールバックをおこなうと、その時点でのモデルが新たに「前回作成したモデル」として保存されます。そのため、ロールバックを二度おこなった場合、二つ前に作成したモデルに戻るのではなく、現時点でのモデルに再度戻ることになります。

モデルの作成時に「誤検知低減モード」をONにすると、通常のモデルに比べて誤検知が発生しにくいモデルを作成することができます。 センサー値の変動が激しいなど、誤検知が発生しやすい場合に、誤検知低減モードをお試しいただくことをお勧めします。

以下、誤検知低減モードの利用における注意点です。

• 誤検知低減モードをONにした場合、通常モデルに比べて複雑なモデルが作成されるため、モデルの作成やテストデータのスコア計算において、通常モデルよりも時間を要する場合があります。
• 誤検知低減モードはあくまで全体的な誤検知の発生を抑えるモデルを作成するための機能です。 そのため、特定の誤検知を解消することを保証するものではありません。 特に、学習データ量が少ない場合など、誤検知低減モードをONにすることで逆に誤検知が増える場合があります。 その場合はモデルのロールバックをおこない、誤検知低減モードをOFFにしたモデルをしようしてください。

異常スコアが高い期間のデータを分析したレポートを作成することができます。 レポートでは、異常スコアの向上に対して各センサー値がどの程度寄与していたかを表す「寄与度」を元に 異常スコアがしきい値を超えた各時刻における

• スコアへの寄与度が高い上位10センサーとその値
• スコアへの寄与度が高い上位5センサーの時系列グラフ

レポートの作成は、異常スコアのグラフ上で対象期間を選択した後、「レポート作成」を押下することでおこなえます。 以下、レポートの作成における注意点です。

• レポートが作成されるのは、異常スコアがしきい値を超えた最大24時間分までです。 選択した期間において、異常スコアがしきい値を超えた期間が24時間を超える場合は、最初の24時間分の分析データがレポートに含まれます
• 分析は異常スコアがしきい値を超えた各時刻に対しておこなわれるため、選択した期間に含まれる異常が多いと、レポートの作成に時間がかかる場合があります。 その場合は、選択する期間を短くするか、スコアが連続してしきい値を超えている場合は冒頭の数時間のみを対象期間に含めるなど、分析の対象を絞ることでレポートの作成にかかる時間を短縮することができます。
• レポートを用いて異常の要因を検討する際には、各センサー値の正常時における傾向と異常時における傾向を比較することが重要です。 対象期間を選択する際には、異常が発生していない期間（スコアの低い期間）と、異常が発生し始めた期間（スコアがしきい値を超え始めた期間）を含めるようにすることをお勧めします。

モデルの各種パラメータの変更や、モデル初期化・新規作成等の管理をおこなえます。

モデルを利用するメンバーの管理をおこなえます。

3-7-1. メンバー一覧

メンバーの一覧を確認することができます。「編集」ボタンを押下すると、メンバーの権限や削除がおこなえます。

• ユーザー名：メンバーのユーザー名が表示されます
• メールアドレス：メンバーのメールアドレスが表示されます
• 権限：メンバーの権限が表示されます。権限の詳細については4. ユーザー権限についてを参照してください
• 加入日時：メンバーが加入した日時が表示されます
• 認証：メンバーの認証状況が表示されます。追加時に送られた認証メールから認証をおこなっている場合は「完了」と表示されます。 認証が完了していない場合は「メール再送信」ボタンが表示されます。認証メールの期限が切れた場合は「再送信」を押下してください。

3-7-2. メンバー追加

モデルを使用できるメンバーを追加します。追加したいメンバーの情報を入力し、「ユーザーを招待」ボタンを押下すると、メールが送信されます。 メールに記載されたURLをクリックすることで、招待されたユーザーはモデルを利用することができるようになります。

• ユーザー名：招待したいメンバーのユーザー名を入力してください。ユーザー名は後で自身で変更することができます。
• メールアドレス：招待したいメンバーのメールアドレスを入力してください。
• 権限：招待したいメンバーに与えたい権限を選択してください。権限の詳細については4. ユーザー権限についてを参照してください。

よくある質問とその回答を確認することができます。