| コンテンツコード | DPMIF202601 |
|---|---|
| 著者 | Interface編集部 |
| 発行元 | CQ出版社 |
| 価格(ライセンス料金) | 1,430円 |
| 仕様 | 本誌264ページ PDF 約80Mバイト |
| 発行日 | 2026/01/01 |
| 更新日 | 2025/11/20 |
| 制限 | ダウンロード制限: サービス停止まで |
|---|---|
| ライセンス条件 | ●本書は著作物であり,著作権法により保護されています.本書の一部,または全部を著作権者に断りなく,複製または改変し他人に譲渡すること,インターネットなどに公開することは法律により固く禁止されています.違反した場合は,民事上の制裁および刑事罰の対象となることがあります. ●本書は,CQ出版社から出版された,2026年1月1日発行の同タイトルの雑誌・書籍をPDFファイルとしたものです.電子版制作の都合上,オリジナルの書籍と比べて,一部の書体や線の太さ・種類が変更になっている場合があります.また,電子版という性格から,オリジナルの書籍と同一のプリント品質は保証できません.ご了承ください. ●予告なく,本サービス(Tech Village 書庫&販売)を一時休止または終了することがあります.サービス休止時やサービス終了後は,本コンテンツをダウンロードまたは閲覧できなくなります. |
解説
※ 本コンテンツは,2025年11月25日発売の『Interface 2026年1月号』をPDFファイルとしたものです
時系列データ/画像/ログ
特集 AIで異常検知
【別冊付録】ESP32ではじめるPLCプログラミング
【新連載1】OpenAI Agents SDKで始める自分専用AIエージェント開発
【新連載2】ラズパイの限界に挑戦!ローカルLLM動作検証レポート
目次
時系列データ/画像/ログ特集 AIで異常検知
振動や音/プロセス・データ/画像や映像/ログやテキストから見つける
イントロダクション1 ものづくりの現場における異常検知AIの使われ方
外観検査を例に処理の流れやメリット/デメリットを見てみる
イントロダクション2 正常データだけ用意すればOK!異常検知AIの使いどころ
【時系列編 第1部 異常振動検知システムをSTM32マイコンに実装】
ST社の機械学習ライブラリ自動生成ツールNanoEdgeAIStudioを利用
第1章 実験(1):AIで振動検出
I2Cでデータ収集,Excelで解析,C言語で実装…センサ値からスコアを計算して振動有無を判定
第2章 実験(2):自力で振動検出
時間軸だけでなくスペクトルも解析して正常/異常状態を判定
第3章 実験(3):AI/自力プログラミングでモータ回転の異常検知にトライ
【時系列編 第2部 ラズパイ向けエッジAIの開発とマイコンへの移植】
センサ・データの収集からTensorFlowLiteでの学習済みモデル作りまで
第1章 ステップ(1):ラズパイ5で動く振動の異常検知AIを作る
データ形式をINT8に量子化したオートエンコーダのモデルを準備する
第2章 ステップ(2):マイコンでも動くように学習済みモデルを軽量化
ルネサスAIツールe-AITranslatorを使ってArduinoUNOR4,RL78/G23,ラズパイPicoへ移植
第3章 ステップ(3):軽量化した学習済みモデルをマイコンで動かす
【時系列編 第3部 Google Colabでサクッと,やってみよう異常検知】
Appendix1 今後のAI異常検知のヒントに…心電図のデータ収集&信号処理
NASA公開データセットを使ってLSTM(長・短期記憶)モデルを試す
第1章 人工衛星のテレメトリ・データで異常検知AIを試してみる
【画像編 第1部 生成AIの言語モデルで画像の異常検知にトライ】
文脈をAIで読み取ることでベテランの暗黙知の言語化を目指す
第1章 言語モデルを使った画像分析のメリット
OpenAI API×Google Colabで環境構築から公開データセットを使った実力検証まで
第2章 言語モデルを使った異常検出AIの準備
対象データは画像,音声,緯度経度,センサ,ログなど,文字列に変換できれば解析可能で活用範囲は広い
第3章 Google Colabで体験!画像言語化による異常検知
Appendix1 大規模言語モデルGPT-4.1miniの仕様
【画像編 第2部 異常検出AIのモデルを生成AI画像でトレーニング】
学習済みモデルがトレーニングされる過程
第1章 異常検知アルゴリズムPatchCoreの基本
Appendix1 WindowsPCにAnomalibの実行環境を作成する
学習済み異常検知モデルのトレーニングに使うデータセットを作成
第2章 ステップ(1)…少量の画像データから正常/異常/マスク画像を作る
トレーニング設定ファイルの作成/画像データの分割・格納方法/実行結果の読み取り方
第3章 ステップ(2)…学習済みモデルのトレーニング
トレーニングした学習済みモデルを使って予測
第4章 ステップ(3)…乾電池底面の異常を検知する
画像の生成からトレーニング,推論まで一通り実行する
第5章 ステップ(4)…グラインダ・ディスクの異常を検知する
画像編 第3部 画像の異常検知向けライブラリの研究
商用利用OK,多種多様な異常検知手法を網羅!
第1章 定番オープンソース・ライブラリAnomalib
【ログ×LLMによる異常検知編】
ログや観測データ,ドキュメントなどテキス形式のものなら幅広く応用できる
第1章 異常検知におけるローカルLLMの使いどころ
(1)追加学習なし,(2)追加学習やRAGで補完,(3)従来手法と組み合わせたハイブリッド構成
第2章 LLMによる異常検出の3つのアプローチ
Zero-shot/Few-shotプロンプティングを使った異常検知
第3章 実験1…手軽に異常を判断する方式を試す
テキストをベクトルとして表現するEmbedding(埋め込み)…数学的な処理で定量的な判断が可能に
第4章 実験2…正常データとの類似度を使った異常検知
【画像基礎&実践】
OpenCVワンポイント講座〈第10回〉
複数画像を分析/結合して1枚の広角写真にするパノラマ合成
【IoTマイコンESP32】
新連載 ESP32のWi-Fi電波で侵入検知!AIエッジ・デバイスの開発〈第1回〉
Wi-Fiセンシングのしくみと使いどころ
【人工知能や科学計算】
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OpenAI Agents SDKの紹介とインストール
【Raspberry Piライフ】
新連載 ラズパイの限界に挑戦!ローカルLLM動作検証レポート〈第1回〉
スワップ発生時のSDカード/SSDの性能差を調べる
【テクノロジー掘り下げ】
CPU最適化プログラミング〈第2回〉
SIMD命令(インテルAVX/AMX命令)を使った行列演算の最適化
高速ビデオ・インターフェース・ウォッチ〈第2回〉
HDMI最新情報(1)…ハードウェア構成/最新バージョンの仕様
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