様々な状況に対応した汎用制御を機械学習により実現する場合，高品質かつそれぞれの状況に関する十分な学習データが不可欠である．しかしながら，実際の現場では計測のためのコストおよび時間的制約から十分なデータを準備することが難しい場合が少なくない．本研究では，限られた学習データからの汎用的な制御を実現するため，オートエンコーダを活用することで入力データと学習データの差異を検出する新たなアプローチを提案し，汚泥乾燥機における攪拌軸制御という具体的な応用問題に対してその効果を検証した．