近年,監視員の負担軽減を目的とした,防犯や交通流監視のための自動監視システムが注目されている.特に,監視環境中の不審な行動の自動検出を目指した代表的な研究としては,主に異常行動をあらかじめモデルデータとして与える手法と,観測回数の少ない行動を非日常的行動とする手法が挙げられる.前者は,通知すべき行動を正しく検出できるが,全ての異常行動をあらかじめ定義することが難しい.後者は,非日常的行動をあらかじめ定義することなく検出できるが,通知すべき異常を正しく検出できない可能性がある.そこで本論文では,観測された行動パターンを行動パターン間の類似度を基にクラスタリングし,監視員が与えた各クラスに対する正常や異常などの情報を基に異常行動を検出する手法を提案する.本手法は,異常行動のモデルデータを与える手法と観測回数の少ない行動を検出する手法を組み合わせた新たな枠組みであるため,双方の問題を解決している.