--- title: 時系列異常検知アプリを用いたAI活用事例と手法解説 description: ＜オンラインセミナー＞本ウェビナーでは、AI技術を活用した時系列データの分析事例をご紹介した後、その中から2つの事例をピックアップし、実際の画面とデータを使い異常検知モデルの作成・分析手法について、デモを交えながら解説します。 image: https://info.brains-tech.co.jp/hubfs/Abstract%20high%20tech%20background%20with%20graphs%20and%20diagrams.jpeg --- [![ブレインズテクノロジー](https://info.brains-tech.co.jp/hs-fs/hubfs/logo/bti_logo.png?width=225&height=40&name=bti_logo.png "ブレインズテクノロジー")](https://www.brains-tech.co.jp/?hsLang=ja-jp) # Impulse 異常検知 # 時系列異常検知アプリを用いた # AI活用事例と手法解説   【開催日時】2023年2月22日（水）17:00〜17:40 ## 時系列データのAI分析の流れをキャッチアップ 常に生産性の向上や品質の保証が求められるものづくり現場。設備の不具合または故障などをいち早く検知したり、不良品発生などのトラブルを防ぐため、AIを活用した取り組みが加速しています。 生産設備・機器には様々なセンサや機器を取り付けることができ、これらから計測値や制御パラメータの時系列データを取得することができます。異常検知ソリューションImpulseの「異常検知アプリ」ではこのような時系列データを使って、従来の閾値ベースの仕組みではなく、AI技術を活用して未知の異常を検出し、「要因分析アプリ」では異常の発生要因を分析することができます。 本ウェビナーでは、AI技術を活用した時系列データの分析事例をご紹介した後、その中から以下2つの事例をピックアップし、実際の画面とデータを使い異常検知モデルの作成・分析手法について、デモを交えながら解説します。 - **プラント設備の故障予兆検知** - **自動車部品製造の射出成形工程における不良要因分析** **開催日時** - 2023年2月22日（水）17:00〜17:40 **アジェンダ** | 17:00〜17:30 | ・AI技術を活用した時系列データの分析事例 ・異常検知モデルの作成・分析手法を解説 　ー プラント設備の故障予兆検知 　ー 自動車部品製造の射出成形工程における不良要因分析 ・「異常検知アプリ」と「要因分析アプリ」の今後のロードマップ | | --- | --- | | 17:30〜17:40 | 質疑応答 |               **オンラインセミナーについて** - お申込み後、オンラインセミナーにご参加いただくためのURLをご案内いたします - 会社やご自身のデスクから顔やお名前を伏せてご参加いただくことができます - チャットでリアルタイムに講師に質問することができます **事前にご用意いただくもの** - オンラインセミナーに参加するためのPCと下記ブラウザ - Windows: Edge 12+、Firefox 27+、Chrome 30+ - macOS: Safari 7+、Firefox 27+、Chrome 30+ - Linux: Firefox 27+、Chrome 30+ **ご注意事項** - ITベンダー様およびシステム開発事業者様、同業他社様、個人の方のご参加はお断りさせていただきます。 ### お申し込みフォーム © 2026 ブレインズテクノロジー株式会社. All Rights Reserved.