拓海さん、最近うちの若手が”異常イベント検出”って論文を持ってきたんですけど、正直言って何が新しいのかよく分からないんです。これって要するに我々の業務でどんな場面に使えるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って説明しますよ。要点は三つで、イベントを”集合的に”扱う点、教師ラベルなしでも学べる点、そして異常度を定量化する新しい評価関数がある点です。まずは簡単な例でイメージを固めましょう。
具体例をお願いします。うちの工場で言えば、機械・作業者・材料・工程が絡むケースが多いですが、従来の技術で拾えない何かがあるということでしょうか。
その通りです。従来は二者間の関係、つまりペアワイズ(pair-wise)で見ていましたが、この研究は”イベント”を複数の関係者が一塊になったものとして捉えます。ちょうど会議の議事録で発言者・資料・時刻がセットになって初めて意味を成すようなものです。まずそこが違いますよ。
なるほど。で、学習はどうやってするんですか。うちではラベル付けできる余裕はないので、教師ありは難しいですね。
いい質問ですよ。ここが本研究の利点で、教師ラベルなしでも学べる”対比学習(Contrastive Learning)”という手法を使っています。要点を三つにまとめると、(1) イベントをハイパーグラフ(Hypergraph)で表現して複数主体の集合的関係を扱う、(2) イベント内とイベント間の二段階で対比を行い正常パターンから外れるものを浮かび上がらせる、(3) 最後に異常度を数値化する関数でランキングできる、です。
これって要するに、従来は”二人のやり取り”ばかり見ていたのを、会議の出席者全員の組合せで見て、そこから変な組合せを教えてくれるということですか。
まさにその理解で正解です！素晴らしい着眼点ですね！ただし補足をすると、単に出席者の組合せを見るだけでなく、属性情報(例えば役職や機械の型番)も含めて総合的に判断できる点が強みです。実務では希少な異常も捉えやすくなりますよ。
投資対効果の点が気になります。現場に入れるのにどれくらいの手間と効果見込みがあるのかを教えてください。
現場導入でのポイントも三つだけ押さえればよいです。データ整備は初期投資として必要だが既存ログを使える場合は低コストで試せる、無監督なのでラベル付け工数がほぼ不要である、導入はまずスモールスタートで有効性を確認してから拡張する。この順で進めればROIを早めに見込めるんです。
わかりました。まずは小さく試してみます。ええと、まとめると「イベントを複数主体のまとまりとして表現して、学習は教師なしでやり、異常をスコアで出す」ということですね。これなら現場にも説明できます。
その整理で完璧ですよ！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。次回は実際に社内のイベント定義をどう作るか、データからハイパーエッジをどう作るかを一緒にやりましょう。
