Ｐｙｔｈｏｎではじめる異常検知入門ー基礎から実践までー

ビジネスの現場で異常が発生することは、従来通りに順調に進めてきた業務が妨げられ、原因究明や修理に時間と手間をとられることになるため、異常が発生する前に、もしくは発生したとしても、早めに検知して対策を取りたいものです。
本書を手に取られた読者の方々が、各自のデータで分析を行い、異常を検知するためのスタートの手助けになる書籍を書けないかと思ったことが、本書を執筆するに至った理由です。そのため、第I 部と第II 部は、知識と方法に関しての説明を行っていますが、第III 部の実践では、分析例をお示ししており、そこで用いたソースコードとcsv 形式にしたデータをダウンロード可能な環境として整備しました。ソースコードをダウンロードできることで、読者の方のパソコンで分析を再現することができます。そして何より、データをcsv 形式で共有していることが、意外に大きなポイントであると考えています。csv 形式であれば、実際にExcel などでファイルを開いてみて、「こんな形のデータを用意すればいいのか」と、自分達のデータの形式を変換することで、自分達のデータを分析することができます。
本書を読んでいただくと、課題設定、データの前処理と可視化方法、分析の手法の選択、結果の解釈方法など、データを見ながらどのように考えるかということに、かなり人間の頭を使う項目が多かったように感じられるかと思います。
目的に応じた課題を設定し、データの中からビジネス課題を解決できるような問題を提起し、結果を可視化して「気づき」を得て、どのように検知を実装していくか、という頭の使い所は、これからも必要になってきます。本書をスタートとし、データを使った異常検知を体験していただき、AI などのデータ分析手法を使って（使われるのではなく）、DX 時代らしいデータ分析を行ってビジネス課題解決に取り組んでいただければ、至高の喜びです。