画像異常検出は、スマート製造システムにおける自動視覚検査の重要な段階である。画像内に存在する多様な異常（サイズ、形状、色など）の広範な変動は、自動視覚検査を困難にしている。これまでの画像異常検出に関する研究は著しい進展を遂げてきたが、検出性能および効率面において依然として限界が存在する。本論文では、位置符号（Position Encoding）を組み込んだ特徴マッピング（Position Encoding enhanced Feature Mapping: PEFM）という新規手法を提案し、位置符号を埋め込んだ事前学習済み特徴ペアを用いて異常を検出する。実験結果から、MVTec ADデータセットにおいて本手法は最先端手法を上回る性能と効率を達成し、AUCROCが98.30%、AUCPROが95.52%を記録した。また、MVTec 3D ADデータセットにおいてもAUCPRO94.0%を達成し、優れた異常検出能力を示した。