オートエンコーダ

オートエンコーダとは

オートエンコーダ（AutoEncoder）は、入力されたデータを一度小さく圧縮してから元の姿に復元するように学習する ニューラルネットワーク です。エンコーダー（圧縮機）とデコーダー（復元機）の2つの部品で構成され、入力と出力がなるべく同じになるように学習させます。

圧縮から見える本質

一見すると無駄に見える圧縮・復元のプロセスですが、限られた情報量の中に詰め込む過程でAIはデータにとって本当に重要な特徴だけを自動的に抽出します。この能力を活かして、正常データだけで学習させてから異常データを検出する異常検知、ノイズが乗ったデータからきれいなデータを抽出するノイズ除去、さらにVAE（変分オートエンコーダ）のように新しいデータを生成する用途にも応用されています。

教師なし学習による未知の異常検知とコスト削減

製造業の部品検査などで最も深刻な問題は「未知のエラー（不良品）には正解データ（ラベル）が存在しないこと」です。オートエンコーダは正常な良品データのみを学習させ、「良品と同じように復元できなかったら異常」という判断を下すため、莫大なアノテーションコストを削減しつつ「まだ見たこともない未知のサイバー攻撃や不良品」を検知する強固なセーフティネットとして企業防衛に貢献します。