設備ログやセンサーデータはあるが、まずどこを見ればいいか分からない方
CSVを入れるだけで、
時系列データの“様子の変わり目”が見える。
設備ログ、センサーデータ、イベント時系列などのCSVを診断し、
「いつから」「どこで」「どれくらい」状態が変わったかを、
1枚レポートで見やすく可視化します。
P2S Structural Regime Audit は、時系列データをそのまま眺めるだけでは見つけにくい 構造の変化・異常候補・状態の切り替わりを、レポート形式で整理して返す診断サービスです。
設備ログ・センサーデータ・イベント時系列を持っていて、まずどこから見ればよいか整理したい方向け
CSV1本で診断
1枚サマリーを出力
状態の変わり目を可視化
▲ これは予測保証や利益保証のサービスではありません。まずは、データの中で何が起きているかを見える化するための診断です。
こんな方に向いています
異常検知AIや予測モデルの前段階として、状態変化の候補を見たい方
属人的な判断ではなく、データをもとに“怪しい期間”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？
異常検知の前に、“いつから様子が変わったか”を見たい場面は多くあります。
値は動いているが、どこから異常なのか判断しづらい
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
ログやセンサーデータはあるのに、まず何を見ればいいか分からない
異常が出る前に、変化の兆しだけでも見たい
このサービスでできること
P2S Structural Regime Audit は、時系列データを見やすい単位に分け、ランダムな揺れと比較しながら、状態の変わり方を整理します。
時系列データを
診断しやすい単位に分ける
長い時系列を一定の区間ごとに分け、比較しやすくします。
ランダムな揺れと比べて、
どれだけ偏っているかを見る
Poisson-control と比較し、ノイズか構造かの見え方を整理します。
状態を4種類に分類する
NORMAL
STRUCTURED
CAUTION
DEGENERATE
NORMAL / STRUCTURED / CAUTION / DEGENERATE
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。
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
区間ごとの指標値や統計量を提供します。
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
P2Sは、ある1つの題材だけでなく、複数ドメインで「構造の見え方」を確認しています。
地震
日本周辺のUSGS地震イベント列では、P2S<=0.5で Recall 0.6、COMBOで Recall 0.8 / Lift約2.94でした。
神経スパイク
CRCNS hc-2 の神経スパイクでは、全60runで ok_rate_real=1.0、fp_rate_poi=0.0 を維持しました。
NASA Turbofan
NASA CMAPSS FD004では、Poisson FP率 0.0020 の実行結果をもとに、RUL 30以下の評価で precision 0.750、recall 0.079、lift 23.64 を確認しています。
ここで示しているのは、「P2Sという考え方の実証材料」であり、このLP商品そのものの性能保証とは切り分けて見ています。
つまり、ある1つの題材だけに依存せず、時系列データの「構造の見え方」を複数ドメインで確認しています。
実データ由来の公開サンプルをダウンロードできます
LPで触れている3ドメインについて、元データ例と、HPにある返却形式に合わせた公開用の結果サンプルを用意しています。
Earthquake
地震データ
日本周辺のUSGS地震イベントを、1時間ごとのイベントカウント時系列CSVに整えています。
Neural Spike
神経スパイクデータ
CRCNS hc-2由来のスパイク時刻を、100msごとのカウント時系列CSVに整えています。
NASA FD004
NASA FD004データ
NASA CMAPSS FD004のセンサーCSVを、実行済みサンプル入力として整えています。
選びやすい3つのプラン
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。
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
最初に知っておいてほしいこと
本サービスは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
v0.1は商品デモ用の軽量proxy実装です
正式解析ではCore固定仕様に近い accurate profile へ切り替えます
Poisson-control側の誤発火FP確認を重視した設計です
データの見せ方・学習・評価が混ざらないように、標準化や疑似データ生成は分離して扱います。
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。