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深層ニューラルネットワークのクリティカルパスに基づく異常検知

（Anomaly Detection Based on Critical Paths for Deep Neural Networks）

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田中専務

拓海先生、最近部下から「モデルの判断がおかしいときに早く察知する仕組みが必要だ」と言われまして、DNNの異常検知という話が出ているのですが、何が新しいのか掴めなくて困っています。要するに投資に見合うかだけ教えていただけますか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論だけ先に言うと、この研究はモデルの「重要な通り道（クリティカルパス）」を拾って、それが普段と異なるときに異常と判定する仕組みで、投資対効果の視点では導入負担が比較的低く、幅広い異常に対応できる可能性が高いんですよ。

田中専務

「クリティカルパス」という言葉がまず分かりません。要するにどのニューロンが重要か一列に並べたものを見ているという理解で良いですか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！簡単に言えばその通りです。DNNの層ごとに一つだけ「要（かなめ）のニューロン」を選び、その活性化の並びを一つの通り道として扱うんです。身近な比喩で言えば、工場での点検ラインの

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

論文研究シリーズ
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