2025年11月– date –

場やプラントの設備は、止まってしまえば生産性や安全性に直結する重要な存在です。しかし、故障や不具合は突然起こるのではなく、必ず小さな「予兆」を伴っています。振動、温度、電流、圧力――日々収集されるセンサーデータの中に、その兆しは隠れていま...

Local Outlier Factor（LOF）は、機械学習における異常検知手法の一つで、特に複雑なデータ分布の中から局所的に異常なデータポイントを検出できることで注目されています。 このアルゴリズムは、データの「局所的な密度」を基に異常を判定するユニークな...

センサーやログなど、膨大な時系列データを扱う現場では、「どの変数が予測に効いているのか？」を見極めることが、モデル精度を左右する最重要ポイントです。特にアンサンブル回帰モデル（LightGBMやXGBoostなど）を使う場合、単に相関の高い特徴量を選ぶ...

センサーデータやログデータなど、日々蓄積される大量の時系列データには、装置の異常兆候、環境の変化、ユーザー行動のパターンなど、重要な“傾向”が潜んでいます。しかし、何億・何十億行にも及ぶデータをそのまま可視化するのは現実的ではありません。...