近年、工場での省人化・ヒューマンエラー防止のために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。ここで、リニアモータの摺動方向に対して摩擦異常を与えることによって得た抵抗値を、異常振動データとして扱う。この時、学習モデルとしてオートエンコーダを使用する。また、各異常振動データと抵抗値データをそれぞれ教師データとして学習することによる、抵抗値の回帰推定を行う。これにより、異常の有無のみならず、その大きさの自動判別の実現を目指す。