異常検知の 3 大活用領域：金融不正検知、製造業の故障予測（Predictive Maintenance）、 のインシデント検知。それぞれの要求が違うので、設計も違います。
金融不正検知
- 1 秒以内のレスポンス必須：決済リアルタイム判定
- Recall 重視：見逃すと損失大（False positive はカード再発行のみ）
- ルール + のハイブリッド：明らかなケースはルールで即弾く、グレーは ML
- 継続学習：新しい不正パターンに対応するため週次再学習
製造業の故障予測
- 時系列・多変量：センサーデータ（振動・温度・圧力）
- LSTM-AE：時間依存性を学習
- Survival 分析と組合せ：「あと何時間で故障」予測
- 計算：予防保全コスト < 故障コスト × 検出確率
SRE / IT 監視
- マルチメトリック：CPU/メモリ/IO/ネットワーク
- アラート疲れ防止：抑制ルール、重要度別チャネル
- Datadog Watchdog / New Relic Apdex：マネージド異常検知
- 人間がノイズと判定したものを学習データに反映
ふくふくの進め方
金融・製造・SREいずれの領域でも、精度要求と運用負荷のバランスを取りながら、現実的な異常検知システムをご提案します。
次回予告
EP.10 はパイプライン構築・運用：MLOps と組み合わせる、本編の到達点。続編は読者リアクションに応じて随時追加します。
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