第1章　異常検知基礎
　　1.1　異常検知の基礎的考え方
　　1.2　外れ値検知（パターンに基づく方法）
　　1.3　外れ値検知（復元に基づく方法）
　　1.4　パラメータ変化検知（突発的変化検知）
　　1.5　パラメータ変化検知（漸進的変化検知）
　　1.6　潜在構造変化検知（突発的変化検知）
　　1.7　潜在構造変化検知（漸進的変化検知）
　　1.8　ネットワーク異常検知
　　1.9　まとめ

第2章　金融時系列と株式所有ネットワークの変化点検知
　　2.1　単一金融時系列の変化点検知
　　2.2　複数金融時系列の精度行列の変化点検知
　　2.3　株式所有ネットワークの変化点検知
　　2.4　まとめ

第3章　変化検知の教育分野への応用
　　3.1　クリックストリームデータの変化検知
　　3.2　デジタル教材閲覧行動の異常検知
　　3.3　まとめ

第4章　分散分権型環境での機械学習とリスク管理
　　4.1　分散分権型の学習問題
　　4.2　多様性を保証するための異常検知モデル
　　4.3　分権型合意形成問題
　　4.4　秘匿集計問題
　　4.5　スパース混合ガウスモデルによる分散分権型学習
　　4.6　まとめ

あとがき
参考文献
索引