設備ログやセンサーCSVはあるが、どこを見ればいいか分からない方
CSVを渡すだけ。
長いログから「先に確認すべき変化候補」をレポート化します。
設備ログ、センサーCSV、アクセスログを診断し、
故障や不調の前後で“いつもと違う動き”が出ていないか、
1枚レポートで確認できます。
P2S Structural Regime Audit は、時系列CSVのログ診断レポートサービスです。 異常ラベルがない段階でも、長いCSVの中から違和感が出始めた期間と 確認順を整理して返します。
異常ラベルがなくても、先に確認すべき変化候補を知りたい方向け
異常ラベルなしで開始
変化候補を整理
確認順をレポート化
▲ これは故障時刻や利益を保証する予測サービスではありません。ログの中から先に確認すべき期間を絞る診断です。
こんな方に向いています
故障データや異常ラベルが少なく、AI導入の前にログを確認したい方
属人的な判断ではなく、データをもとに注意すべき期間を整理したい方
CSVを1本持っていて、まず小さく診断から始めたい方
こんなお困りごと、ありませんか？
異常ラベルが揃っていなくても、“どこからいつもと違い始めたか”を見たい場面は多くあります。
グラフは動いているが、どこから注意すべきか判断しづらい
故障データや異常ラベルが少なく、AI導入の前段で止まっている
担当者によって見方が違い、判断が属人化している
ログやセンサーCSVはあるのに、まず何を見ればいいか分からない
大きな異常になる前に、違和感が出始めたところを見たい
このサービスでできること
P2S Structural Regime Audit は、異常ラベルがないCSVでも、長いログの中から「先に確認すべき変化候補」と確認順を整理します。
長いログを
見やすく区切る
何千行、何万行のCSVでも、期間ごとに見やすく整理します。
いつもと違う動きの
出始めを見る
普段と見え方が変わり始めた期間を、先に確認しやすくします。
確認順が分かる
状態ラベルにする
NORMAL
STRUCTURED
CAUTION
DEGENERATE
通常・変化あり・注意・高注意のように、現場で読みやすく整理します。
1枚レポートと
詳細CSVを返す
+
CSV
担当者向けサマリーと、深掘り用CSVを返します。
P2Sの強み
異常ラベルがない段階でも、長いログの中から「いつもと違う動き」が出始めた期間を候補化します。
異常ラベルなしで始められる
過去の故障データや異常ラベルが揃っていなくても、まず見るべき期間を出せます。
複数ドメインに展開しやすい
連続値、イベント列、スパイク列など、性質の異なる時系列を共通のレポート形式で確認できます。
確認順まで出す
状態名だけでなく、次に確認すべき期間の順番までレポートにまとめます。
全部を人が見なくていい
注意すべき期間と普段に近い期間を分け、確認作業の無駄打ちを減らすことを目指します。
既存手法との違い
P2Sは「AIで当てる」より前に、手元のCSVから先に確認すべき期間を絞る時系列ログ診断です。
| 比較項目 | 一般的な使い方 | P2Sの位置づけ |
|---|---|---|
| 教師あり異常検知AI | 過去の正常・異常ラベルを学習し、似たパターンを検出する。 | ラベルがない段階でも、先に確認すべき変化候補を出す。 |
| 変化点検出 | 平均や分散などの変化点を数理的に検出する。 | 単発の変化点だけでなく、確認順とレポートに落とす。 |
| RUL・故障予測モデル | 故障までの残り時間や将来値を予測する。 | 何分後を断定せず、先に見に行くべき期間を可視化する。 |
| BI・可視化ダッシュボード | 担当者がグラフを見ながら異常らしさを判断する。 | 担当者が全部見る前に、長いログの確認順を作る。 |
| 個別分析・受託解析 | 専門家が個別に探索し、結果を都度まとめる。 | 同じ返却形式で、CSVごとの診断結果を比較しやすくする。 |
※ 故障時刻や結果を保証するものではありません。P2Sは、ラベルが少ない段階で確認対象を早く絞るための時系列ログ診断です。
診断すると、こんな結果が返ります
「分析しました」で終わらず、すぐ使える形の成果物を返します。
1枚サマリー
全体の状態と変わり目をひと目で把握できます。
状態分類の一覧
各区間の状態と根拠の要点を確認できます。
異常候補期間の一覧
“いつからいつまで”を一覧で確認できます。
CSV
詳細CSV
区間ごとの状態と確認メモを提供します。
簡単な読み方メモ
結果の見方と活用のポイントをまとめます。
サンプル診断結果
以下は小さなデモデータでの出力例です。
状態構成（全期間）
全体
100%
100%
- NORMAL 60.0%
- STRUCTURED 20.0%
- CAUTION 12.5%
- DEGENERATE 7.5%
状態タイムライン（状態マップ）
0%25%50%75%100%
- NORMAL
- STRUCTURED
- CAUTION
- DEGENERATE
代表指標の推移（例: 主要センサー値の移動平均）
サマリー
- NORMAL：長く安定した通常区間
- STRUCTURED：構造が変わったが安定な区間
- CAUTION：注意して見るべき区間
- DEGENERATE：異常の可能性が高い区間
※ これは小さなデモであり、本番性能の保証ではありません。
※ P2Sの見え方を確認するためのサンプル出力です。
※ P2Sの見え方を確認するためのサンプル出力です。
使い方はシンプルです
CSVを用意する
timestamp列と、1つ以上の数値列があれば始められます。
›
診断する
CSVをもとに、期間ごとの状態と変化候補を診断します。
›
レポートを見る
まず見るべき期間と、状態の変わり方を確認できます。
診断に必要なもの
- timestamp列
- 数値列1つ以上
- 数百行からでも相談可
- 列名の匿名化OK
こんな用途に向いています
製造設備ログの変化検出
センサー異常の初期スクリーニング
時系列データの状態変化監査
研究データの構造診断
既存AIモデルの前段チェック
イベントログの見直し
複数ドメインで、構造の見え方を検証しています
連続値、点過程、イベント時系列、設備ログ、通信ログ、学習曲線、市場ストレス時系列、水資源・流量データのように性質が異なるデータでも、共通のレポート形式で「状態変化の見え方」を確認しています。
地震
日本周辺の地震イベント列では、通常の揺れとは異なる変化候補を複数の期間で確認しています。
神経スパイク
神経スパイクデータでも、同じ形式で状態変化の見え方を確認しています。
NASA Turbofan
NASA CMAPSS FD001〜FD004では、センサー推移の中から先に確認すべき候補期間を整理できることを確認しています。
設備ログ
空圧設備ログでは、通常運転時と状態変化が出る周辺で、センサー推移の見え方が変わることを確認しています。
セキュリティログ
通信ログでは、流量やパケット量の時系列から、通常とは異なる通信状態の候補を整理しています。
AI学習ログ
学習曲線ログでは、学習の進み方や停滞の出方が変わる候補区間を、同じレポート形式で確認しています。
市場ストレス時系列
公開市場指数とボラティリティ指標の時系列では、落ち着いた局面とストレスが強い局面の見え方を整理しています。
水資源・流量データ
月次自然流量データでは、水量が多い年・少ない年の周辺で、流量推移の見え方が変わるケースを確認しています。
実データ由来の公開サンプルをダウンロードできます
地震・神経スパイク・NASA CMAPSS FD001〜FD004に加えて、設備ログ・セキュリティログ・AI学習ログ・市場ストレス時系列・水資源流量データについても、元データ由来の抜粋CSVと公開サンプルZIPを用意しています。
Earthquake
地震データ
日本周辺の地震イベント元データから、入力形式確認用の抜粋CSVを用意しています。
Neural Spike
神経スパイクデータ
神経スパイク時刻の元データから、入力形式確認用の抜粋CSVを用意しています。
NASA FD001
NASA FD001データ
NASA CMAPSS FD001のセンサー元データから、入力形式確認用の抜粋CSVを用意しています。
NASA FD002
NASA FD002データ
NASA CMAPSS FD002のセンサー元データから、入力形式確認用の抜粋CSVを用意しています。
NASA FD003
NASA FD003データ
NASA CMAPSS FD003のセンサー元データから、入力形式確認用の抜粋CSVを用意しています。
NASA FD004
NASA FD004データ
NASA CMAPSS FD004のセンサー元データから、入力形式確認用の抜粋CSVを用意しています。
Equipment Log
設備ログデータ
MetroPT-3の空圧設備ログから、センサー推移の抜粋CSVを用意しています。
Security Log
セキュリティログデータ
CIC-DDoS2019の通信ログから、通信量時系列の抜粋CSVを用意しています。
AI Learning Log
AI学習ログデータ
OpenML由来の学習曲線ログから、epochごとの学習推移の抜粋CSVを用意しています。
Market Stress
市場ストレス時系列
公開市場指数とボラティリティ指標から、市場状態の見え方を確認するための抜粋CSVを用意しています。
Water Supply
水資源・流量データ
DrivenData Water Supply Forecast Rodeo の自然流量データから、月次流量の抜粋CSVを用意しています。
選びやすい4つのプラン
無料相談、まず試すライト、社内共有に使える通常診断、同じ形式で継続的に見るレポートから選べます。
無料相談
0円
まず診断できるか、データの出し方を確認したい方向け。
- CSV形式の確認
- 診断可否の相談
- 必要な列・期間の整理
- 見積前の進め方確認
CSV診断ライト
30,000円
まず1本でP2Sの見え方を確認したい方向け。
- CSV1本を簡易診断
- 1枚サマリー
- 状態分類の一覧
- 候補期間リスト
- 標準条件で1回出力
CSV診断
100,000円
社内共有や次の分析に使える成果物がほしい方向け。
- CSV1本を詳細診断
- 社内共有向けレポートZIP一式
- 状態分類CSV・候補期間CSV
- 詳細CSV返却
- 区間ごとの簡易メモ
- 条件調整・再出力1回
継続レポート
要相談
同じ形式で定期的に状態を見たい方向け。
- 月次・週次などの定期納品
- 同一形式の診断レポート
- 複数CSV・複数期間に対応
- 対象データや頻度は個別見積
よくある質問
A
はい。P2S Structural Regime Audit は、時系列データの状態変化を整理するために独自開発した診断システムです。公開サンプルでは、返却物のイメージが分かる範囲に整えています。
A
はい。正常・異常のラベルがないCSVでも、先に確認すべき変化候補と確認順を整理できます。最初に「どこを見ればいいか」を見える化する診断です。
A
分類AIというより、異常ラベルなしで始める時系列ログ診断です。未来の故障時刻や結果を断定せず、いつもと違う動きが出始めた期間をレポート化します。
A
timestamp列または時間順の列と、1つ以上の数値列があれば相談できます。列名を匿名化したCSVでも対応できます。
A
CSV診断ライトは標準条件の1回診断で、見え方を確認するプランです。CSV診断は社内共有向けのレポートZIP、状態分類CSV、候補期間CSV、読み方メモ、必要に応じた条件調整まで含みます。
A
1枚サマリー、状態分類一覧、候補期間一覧、社内共有しやすい詳細CSV、読み方メモを返します。
A
故障時刻や将来値の確定予測、利益保証、売買助言、完全自動の意思決定はできません。結果は確認順を決めるための診断材料です。
A
列名の匿名化、一部期間だけの提供、サンプル化、NDA前提など、データの出し方から相談できます。
最初に知っておいてほしいこと
教師データ・異常ラベルなしで始められる診断レポート生成サービスです
予測保証、故障保証、売買助言、利益保証ではありません
結果は確認順を決めるための診断材料です
正常・異常の確定判定ではなく、確認すべき期間を整理します
過度な検出を避け、確認しやすい候補に絞る設計です
公開サンプルは、元データ由来の入力例と返却物の見え方を確認できる内容に絞っています。
診断に必要なのは、CSV1本だけです
- timestamp列
- 数値列1つ以上
- 数百行からでも相談可
- 列名の匿名化OK
このサービスが向いていないケース
- 利益保証や売買助言を求めている
- 故障時刻の確定予測だけを求めている
- 完全自動の意思決定を期待している
まずは、小さなCSV1本から。
センサー時系列やログデータを1本いただければ、同じ形式で小さな診断デモを作成できます。
まずは無料サンプルで見え方を確認し、必要に応じてCSV診断をご相談ください。