異常検知モデルの推論API (Ver.3.9.2)
時系列データ分析ツール Node-AI スクラムマスターの中野です！
Node-AIのバージョン3.9.2では、異常検知モデルの推論API機能が追加されました！
これにより、作成した異常検知モデルをすぐに業務活用いただけますので是非ご利用ください！
※予測モデルの推論APIは、バージョン3.8.0からご利用いただけるようになっていますので、こちらもあわせてご確認ください。
さて、作成したAIモデルを業務で利用するとなると、様々な検討が必要になります。
例えば異常検知モデルの場合、以下のようなことが考えられます。
A: 異常検知したいデータをリアルタイムに収集するシステムを構築
B: 収集したデータを一定間隔（例: 1時間）ごとに抽出
C: 抽出したデータに前処理を適用し、異常検知モデルで推論
D: 推論した結果を蓄積し、場合によってはアラートシステムと連携
このうち、推論API機能はCの処理を効率的に実現するための仕組みとなります。
利用するための手順や制約はマニュアルをご確認ください。
また、異常検知モデルを作成する基本的な手順は以下でご説明しています。
推論API機能を使えば、Node-AIにアップロードしたデータと同じ形式のCSVファイルを指定するだけで推論値を取得することができます！
具体的に異常検知モデルの場合は、「異常度可視化」カードで表示されているような再現誤差（Reconstruction Error）の値が得られます。
再現誤差の値は、異常検知モデル（現状ではMLPのみ）が元のデータを正確に再現できるほど小さくなるため、値が大きいほど異常であることを示しています！
この値をモニタリングし、事前に決めた閾値等を参考にして異常アラートを出すなど、業務に活用いただくことが可能です！
異常検知モデルを作ったはいいものの、活用方法に困っていたという方はぜひご利用ください！