本論文では，順序カテゴリカルデータの時系列的変化の検出を行い，その異常性を定量的に評価する手法を提案する．一般に，順序尺度の性質を持つ離散値で表現された時系列データを分析または可視化するためには，事前に移動平均値などに変換する必要があるが，提案手法では，そのような離散値をカテゴリカルデータとして扱うことによって，事前にパラメータを一切設定することなく分析または可視化するとともに，各離散値の出現頻度の時系列的変化を定量的に評価する．評価実験では，レビュー時系列データを用いて提案手法の有効性を検証する．また，実験において，提案手法は高速計算機を使わずとも実用的な時間で動作することも示す．