近年、急速にツールの整備が進むディープラーニング技術ですが、ツールを使いこなして解決できるのはごく限られた典型的な問題だけです。和歌山大学・八谷研究室では、異常検知、ロボット誘導、3次元位置推定、地震プレートのパラメータ同定、およびセンサーデータ分類・変換などの高度な問題を解決する、独自の機械学習アルゴリズムを提案してきました。今回は、そのなかでも、企業にて実用化の可能性があるセンサーデータを圧縮・変換するdeep encoder-decoder (以下、DED)技術を紹介します。