マイコンによる異常検知入門

製造業や研究開発の現場では、センサデータを活用した異常検知や分類技術がますます重要になっています。IoTの普及に伴い、現場から得られるデータは膨大かつ多様化しており、それを効率的に処理・解析する力は、技術者にとって欠かせないスキルとなりつつあります。
本書では「読者が、自ら手を動かし電子工作を楽しみながら、幅広い分野で活用・応用する力をつける」ことを意識して編集しました。「ハードウェアを自ら準備→それを使ってデータを収集→異常検知や異常分類などのデータ処理」を章ごとにまとめました。第1章、第2章では、ArduinoやESP32、RP2040といった代表的なマイコンボードを理解し、ブレッドボードを用いた実装やArduino IDEによるプログラム書き込みについてまとめました。手を動かして電子工作を楽しんでいただければ幸いです。
第3章では、センサ接続やデータ保存・表示を通じて、マイコンを「インテリジェントセンサ」としてエコに活用するためのマルチコマンド化を提案しました。また、マイコン内部でのFFT処理を使った信号処理や複数センサを扱うマイコンコードの統一を図りました。第4章では、第3章で紹介したマルチコマンドマイコンを使って、センサデータを用いた異常検知の基礎を、実装例を多用しながら多変量解析・周波数解析・時系列解析といった複数の視点から整理しました。
第5章では、機械学習や大規模言語モデル（LLM）を組み合わせた異常分類技術へと発展させます。
山登りには幾つもの道があると言われているように、ゴールまでのプロセスは個人個人で千差万別だと思います。私の場合は、まじめに教科書を読まないばかりか、見落としたところも多数あったと思います。結局、遠回りをしているのかもしれません。遠回りならまだ楽しいのですが…。本書は、認知機能が衰えたときに、同じ道にはまって迷わないようにするための私自身の備忘録でもあります。
マイコンを触り始めて、気が付けば5年が経過しました。新たなマイコンやセンサが現れたり、開発環境も大きく変化しました。データ処理も当初は、機械学習やDeep Learningが主流でしたが、2024年後半からのローカル環境で動かせる生成AIの出現により、技術分野での応用が活発化しています。本書でも第5章と第6章でローカル(ノートPC)で動かせる生成AIアプリを紹介しました。