人工衛星の運用ではシステムが正常に稼働していることを確認するため、いつもと異なる挙動パターンを速やかに検出することが重要である。こうした検出の方法として統計的機械学習によるアプローチが様々な分野で注目を集めており、過去のデータから訓練したモデルを新たなデータに適用することでそのデータが通常と異なるかを判定できる。しかし人工衛星の運用では通常と異なるかの判定だけでなく、どのような現象が起きているのかを運用者が理解できることが求められる。そこで本研究では主成分分析による探索的データ解析を行い、運用者が人工衛星の状態を把握するための新たな視点として潜在空間での軌跡の監視を提案、検証する。