カメラ映像から異常を検出するための簡単で効果的な手法を提案する．我々は動画を入力とし，その動画が正常か異常かを判定するモデルを提案する．Self-attention機構を導入することで，入力された動画全体を解析し，正常/異常の判定に重要な特徴を抽出させる．提案手法はセグメント単位でなく動画単位の学習を行うためMILが不要となる．推論時には，対象の動画を複数の短い動画に分割し，分割された各動画に対して提案手法を適用することで短時間あたりの正常/異常を検出する．また，提案手法は他手法とのアンサンブルを行うことで更なる精度向上が実現できる．