異常 + 予測：データ内の異常を検出する

Amplitudeの異常 + 予測機能は、履歴データに基づいて、期待されるメトリック値からの統計的に有意な偏差を強調表示し、各メトリックが将来どのようになるかを予測します。コア指標が変動すると、その変化が意味のあるものなのか、それともランダムなノイズなのかがわかります。

次のようなことが役立ちます：

• 変更が本当に意味のあるものかどうかを判断する
• 計装エラーをキャッチ
• 季節の傾向を調査する
• プロダクトリリースの影響をモニターする

予測機能はメトリックを将来にわたって投影するため、チームやプロダクトに対して現実的な目標を設定するのに役立ちます。

始める前に

異常検知と予測は、次のAmplitudeチャート内のデータ時系列データを扱います：イベントセグメンテーション、経時的なコンバージョン率（ファネル全体についてユニークユーザーによるカウントの場合）、ユーザーセッション、経時的なリテンション、経時的なスティッキネス。

イベントセグメンテーション内では、異常検知と予測は、ローリングウィンドウ、ローリング平均、グロース率、および時系列分析をサポートするカスタム数式と連携します。

異常検知は、累積時系列グラフや2つの異なる期間を比較するグラフとは互換性がありません。

時間ごとのインターバルを使用している場合、異常検知 + 予測では最大1つのグループ化基準がサポートされます。

異常検知を設定する

Anomaly + Forecast は、広範にテストされたオープンソースツール Prophet に基づく異常検知技術を使用しています。Prophet は時系列データを予測し、欠落データポイント、トレンドシフト、大きな異常値を処理します。

この機能のコントロールは、メインチャート領域のすぐ上の左側にあります。使用しているチャートが Anomaly + Forecast 機能でサポートされていない場合、このボタンはクリックできません。

異常検知を設定するには、次の手順に従ってください。

1. ［Anomaly + Forecast］をクリックして、この機能を有効にします。この機能を使用すると、ボタンはオレンジ色に変わります。

2. ［Anomaly + Forecast］ボタンの右側にあるドロップダウン矢印をクリックします。

3. モードを選択します。 オプションには、アジャイル、ロバスト、カスタムがあります。アジャイルモードでは、95%の信頼区間とグラフの日付範囲より前の120日間のトレーニングデータを使用して、最新の傾向に迅速に調整できます。 ロバストモードは、1年間分の追加トレーニングデータを使用し、季節性にもうまく対応できるため、安定したメトリクスに最適です。カスタムを使用すると、信頼区間とトレーニング期間を変更できます。 有意レベルが高いほど、通常、チャート上の異常が少なくなります。

4. 必要に応じて予測を追加します。 予測機能はメトリクスを将来に投影しますが、異常は過去のデータにのみ適用されます。予測を追加するには、_予測期間_フィールドに予測の月数を入力します。
5. ［Apply］をクリックして異常の検出を開始します。

プロジェクトの自動アラートを設定する

プロジェクト内のすべての異常に関するダイジェストを電子メールでリクエストできます。 これらのダイジェストは自動化されており、複数のプロジェクトに対して設定できます。 これらの機能をオンにすると、ダイジェストはオフに設定されるまで継続されます。

プロジェクト内の異常に対する自動アラートを設定するには、[組織設定] > [プロジェクト] に移動し、関心のあるプロジェクトを見つけてクリックします。 次に、「自動アラート」タブをクリックし、トグルスイッチをオンにしてプロジェクトアラートを購読します。

アラートがアクティブな場合、Amplitudeはこのページにプロジェクトによって自動的に生成されたすべてのアラートをリストしたテーブルを表示します。 アラートをクリックすると、アラートが発生した場所のチャートが開き、アラートのコンテキストを表示できます。

結果を解釈する

系列が1つしかないチャートには、実際のデータを表す実線の青い線の横に、淡い青色の帯（信頼区間）と期待値を表す破線が表示されます。検出された異常は信頼帯域外でオレンジ色で表示されます。 異常を次のように説明できます：「120日間のトレーニングデータに基づくと、このデータポイントは95%の信頼度で予期しない変化を表しています。」

オレンジ色のドットがない場合、すべてのデータポイントが信頼区間内にあることを意味します。

チャート上の複数の系列について異常値と予測を実行できます。 各系列にカーソルを合わせると、その信頼帯が表示されます（信頼帯もまた異なる色で表示されます）。

予測の場合、実際のデータと現在の日付までの信頼区間を表す実線が表示されます。 現在の日付以降の予測では、将来の予想値を表す破線のみが表示されます。 Prophetは、過去の変化の規模と頻度が将来も同様であると仮定することによって、ある程度の信頼性を持って指標を予測します。

予測結果は次のように記述できます: 「過去120日間のデータの傾向に基づくと、95%の確信を持って、このメトリックは[将来の日付]において[高い値]と[低い値]の間になると言えます。」

異常の原因を特定する

異常を特定することは最初のステップにすぎません。 そもそも何が原因だったのかを知りたいと思われるでしょう。

まずは、関連するいくつかのメトリックを調べて、それらにも異常が観察されるかどうかを確認することから始めましょう。特に、ファネル内のステップの前後に発生するイベントに注目してください。 また、これらの異常が発生した理由についてより多くの洞察を得られる可能性があるプロパティに対してグループバイを使用することもできます。

3つ目の選択肢は、異常を取り巻くビジネスコンテキストを調査することです。たとえば、その日に新しい機能がリリースされましたか?それが原因だったのでしょうか。

最後に、Amplitudeの根本原因分析機能は、異常の原因を追跡するための強力なツールです。

トレーニングデータ

Amplitudeは、異なる時間間隔とモードに対して異なるデフォルトのトレーニング期間を使用します。カスタムモードでは、これを構成し、チャートの日付範囲に追加できます。

たとえば、日ごとの間隔を使用し、チャート上の過去30日間のデータを見ると、日ごとのチャートのデフォルトのトレーニングデータ期間は、チャートの日付範囲が開始されるまでの120日です。この場合、Amplitudeは合計150日分のデータを使用してモデルのトレーニングを行います。

アジャイルモードでは、Amplitudeは以下のデフォルトのデータトレーニング期間を使用します：

堅牢モードでは、Amplitudeは以下のデフォルトのデータトレーニング期間を使用します：

各インターバルで使用されるトレーニングデータの上限値（過去の期間+チャートの期間）は次のとおりです。

アジャイルモードや堅牢モードでは提供できない特定のトレーニング期間を念頭に置いている場合は、カスタムモードを選択することでその期間を設定できます。

インサイトパッケージ

異常に対するアラートが必要な場合、Amplitudeのインサイトパッケージには自動およびカスタムモニターアラートが含まれています。 詳細については、「インサイト」を参照してください。