PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an abnormality detection system having a small burden on a person to be watched over. An abnormality detection system of the present invention includes a sensor NS that detects human behavior, a behavior prediction unit 12 that predicts human behavior by a machine learning model based on the detection information of the sensor, and a normal human behavior. Alert mode operation to determine the presence or absence of a person's abnormality by setting the alert mode to detect the sensor in detail when the difference between the average behavior label indicating the above and the predicted behavior label obtained by the behavior prediction unit exceeds the threshold. A control unit 16 is provided. The sensor includes any of a motion sensor, an illuminance sensor, and a temperature / humidity sensor. The behavior prediction unit calculates the predicted behavior label by the LSTM network model based on the detection value and the detection time of the sensor. [Selection diagram] Fig. 2【課題】見守り対象者への負担が小さい異常検知システムを提供する。【解決手段】本発明の異常検知システムは、人の行動を検出するセンサＮＳと、センサの検出情報に基づき機械学習モデルにより人の行動を予測する行動予測部１２と、人の正常時の行動を示す平均行動ラベルと、行動予測部で求めた予測行動ラベルとの差が閾値を超えた場合に、センサを詳細検出するアラートモードに設定して、人の異常の有無を判定するアラートモード動作制御部１６と、を備える。そして、センサは、人感センサ、照度センサ、温湿度センサのいずれかを含む。行動予測部は、センサの検出値と検出時刻に基づき、ＬＳＴＭネットワークモデルにより予測行動ラベルを算出する。【選択図】図２
