動物園の動物やペットの監視の状態判別の自動化は，健康管理などの作業の効率化において必要とされている．しかし機械学習に使える動物のデータセットは数が少なく，人間に対する研究より進展が遅い．加えて既存の異常検知は，主に欠品検出，防犯を目的とした監視を想定して研究されている．そこで私は，犬の時系列位置座標データを用いた犬の動作予測による異常行動の検知手法を提案する．この手法は正常な行動を学習したモデルに，現時点の行動を入力する．学習モデルは入力の続きで犬がする可能性がある正常な未来の行動を生成する．この学習モデルが予測した行動と実際の動きの差を異常として検知する．その結果については発表にて述べる．