## Memo ## Abstract 変化点とは、時系列データにおける急激な変化のことである。このような急激な変化は、状態間で起こる遷移を表す場合がある。変化点の検出は、時系列のモデリングや予測に有用であり、医療状態監視、気候変動検出、音声・画像解析、人間活動解析などの応用分野で見出されている。本サーベイでは、時系列の変化点を検出するために提案された多くの手法を列挙し、分類し、比較する。対象とする手法は、教師あり、教師なしの両方のアルゴリズムが導入され、評価されている。また、アルゴリズムを比較するための基準をいくつか紹介する。最後に、コミュニティが検討すべきいくつかの壮大な課題を提示する。