近年,配送分野における人手不足を解消するために,ドローン配送が期待されている.ドローン配送の実現にはドローンの故障,バッテリー切れ,飛行物との衝突,盗難,悪天候による不安定な飛行,GPS精度低下による経路外飛行などの課題がある.本研究では,センサを用いてドローンの振る舞いを学習させ,分類させることで先の課題の異常を検知することを目指す.本稿では,ドローンのセンサデータの代わりに,予備実験として実施した,自転車でセンサデータの収集を行い,バッテリー切れ,GPS精度低下による経路外走行の異常を再現し,その異常検知結果を報告する.