## Memo ## Abstract 本論文は、性能の向上と説明可能性と公平性の確保に焦点を当て、責任ある異常検知を実現するための包括的なアプローチを提示する。本論文の初期段階では、性能向上に焦点を当て、最先端の機械学習技術を活用して異常検知システムの精度を向上させる。LogGPT、LogTAD、FADS、FADScrの開発と実装を通じて、本研究は、[[Few Shot Learning|Few Shot学習]]、[[強化学習]]、[[転移学習]]、および生成的に事前訓練された変換モデルの適用が、多様で困難な環境における異常検知をいかに大幅に強化できるかを実証する。これらの方法論は単なる理論的な貢献ではなく、疎なデータの可用性やクロスドメインの適応性の必要性といった現実世界の制限に対処する実用的な革新である。パフォーマンスを超えて、本論文は説明可能性という重要な領域を掘り下げ、根本原因の分析と緩和と融合させる。この論文では、異常検知システムを効果的なものにするだけでなく、理解しやすく、説明可能なものにする必要性を探求している。InterpretableSAD、RecAD、AERCA、RootCLAMは、この分野における重要な貢献として際立っており、検出された異常の背後にある複雑性を解剖し理解するための新しい方法論を提供している。これらのフレームワークにより、ユーザは異常の原因を特定するだけでなく理解することができ、より多くの情報に基づいた効果的な緩和戦略を促進することができる。さらに、本論文では、CFADフレームワークの導入を通じて、異常検知に反実仮想的な公平性を取り入れる先駆者として、公平性の重要な側面に取り組んでいる。この側面は、開発されたシステムが偏りなく動作することを保証し、多様なシナリオにわたって公平で倫理的な異常検知を提供する。まとめると、この一連の研究は、異常検知の分野における大きな飛躍を意味する。革新的な機械学習技術によって検知システムの技術的能力を向上させるだけでなく、その展開の倫理的意味合いにも取り組んでいる。性能向上と説明可能性、根本原因分析、緩和戦略、公平性への配慮を統合することで、本論文は異常検知技術の開発と応用に新たな基準を設定し、より安全で理解しやすく公平なデジタル世界を促進するという、より広範な目標に確実に貢献する。