（2）高度なアナリティクスの実装
抽出された精度の良い特徴量を機械学習アルゴリズムに適用することで、時系列データから異常度を計算し、異常状態や変化点の自動検出を行う（図5）など、人の目では判別しにくい事象の自動検出・診断に応用することができます。
また、過去データからモデルを生成し、将来のトレンド予測（図6）を行うことにより、故障の予知などにも役立てられます。画像センサからの入力の場合、機械学習を使用することで、顔や人物の検出（図7）、文字の認識などを自動化することも可能となります。
図5:機械学習を使ったセンサ信号の異常判定（上段の波形はセンサからの入力、下段は、波形の異常度を示す）
図6:過去データからのトレンド予測（機械学習によって作成されたモデル（赤）と 実際のセンサデータ（青））
図7:画像データからの歩行者の検出
