本研究では、Convolutional Conditional Variational Autoencoder (CNNCVAE)を使用した、産業用モータの異常検知を行った。現在、日本では労働力の減少が問題視されており、このような課題に対する取り組みとして、機械やAIの導入による自動化や省人化など、業務工程の合理化が行われている。本研究では、産業用モータに取り付けたセンサで運転状態を監視するモニタリングシステムのデータを使用し、システムのさらなる省人化と保守性向上のため、モータ振動の時系列情報からの異常検知、故障予兆検知を試みる。また、異常検知にCNNCVAE使用した場合と、Convolutional Autoencoder (CNNAE)を使用した場合の差異について比較検証を行う。