近年、工場の生産活動のさらなる効率化のために、IoTやAIの活用が注目されている。特に、産業機械の異常検知は重要性が高く、様々な試みが実施されている。本研究では、産業装置の振動データに着目し、深層学習モデルの1つであるオートエンコーダを用いて、リニアモータの異常振動を検知する手法の実現を目指す。加速度センサは、リニアモータの摺動方向の加速度を検知できるように設置した。オートエンコーダへの入力には、この加速度データを高速フーリエ変換した128次元の周波数特徴量に8次元の時間特徴量を加えたものを用いて学習している。また、リニアモータに複数段階の重量負荷を与えることにより、異常振動のデータを収集している。