Improvement
異常検知の精度が向上
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クラウド支出パターンの季節性を自動検出し、よりスマートな予測モデルにより誤検知アラートを削減します。
クラウドの利用状況とコストにおける季節性（例：「支出パターン」）を自動的に検出することで、異常検知の精度を向上させ、誤検知アラートの数を削減しました。以下の例では、検出された異常の疑いは前日までと比較して大幅なコスト増加を示しています。しかし、新しい予測モデルにより、そのコストは予測範囲内であり、変動は過去のトレンドや季節的な影響によるものであることが判定されます。
以下の実例をご覧ください：
- オレンジ色の点は、異常の疑いがある当日のコストです
- 黒い点は過去の実績データです
- 青い線は新しい予測モデルの予測値です
- 青い領域（バンド）は予測範囲、つまり予測の上限・下限を示しています
