1．は　じ　め　に

　監視カメラを用いた自動監視，車載カメラを用いた事故検知等，幅広いユースケースが考えられる動画像異常検知（VAD: Video Anomaly Detection）はコンピュータビジョン領域で広範な研究の対象となっている人気の分野である．VADは，図1のように，固定カメラで撮影された監視カメラ映像データセットを用いて学習・評価されることが多い．また応用として，カメラ自身が動く映像，例えば，ドライブレコーダ映像に適用し，交通事故やその予兆を検知するためなどに用いられることもある．この検知結果を運転者にフィードバックすることで，運転支援につなげることもできる．

　近年の深層学習^(用語)・生成AIのブレークスルーに伴い，VAD分野も急速に進化しており，ますますの発展が期待される．そこで本稿では，VADでよく用いられる学術的なアプローチと応用の事例をまとめる．VAD領域のアプローチは複数存在しその問題設定も複雑であるため，適用するシナリオに従って適切な手法を選択することが重要である．本稿によりVADの手法の体系的な理解が深まるのみならず，各アプローチのメリット・デメリットを把握した上で適切な手法を選択することで実利用における齟齬を減らすことが期待できる．更に最新の動向として，マルチモーダル大規模言語モデル^(用語)，いわゆる生成AIを用いた異常検知アプローチについても紹介し，その可能性について解説する．