不正取引ユーザーを機械学習、ネットワーク解析で検出Tweetユーザー間の取引がサービスの大きな要であるメルカリ。不正取引は悩みの種だ。2019」で発表した。ネットワーク科学とはユーザとユーザの取引関係はネットワークとして表すことができます。遺伝子の関係など、様々な現象やデータはネットワークという共通言語で表すことができます。ネットワーク科学は、「つながりの科学」であり、ネットワークとして表されるデータから有用な情報を引き出したり、社会や科学などにその知見を応用することを目指す研究分野です。「ネットワーク解析」を用いて不正取引を検出メルカリはすでに、AIを活用した利用規約違反の商品・取引を自動検知する監視システムを導入している。カスタマーサービスによる目視により出品や取引を常時監視し、偽装品や盗品など出品禁止物の排除に努めているという。チームと共同で、ネットワーク解析の手法を用いて、不正取引を行ったユーザの検出を試みたという。不正取引を行っているユーザの周りのネットワーク(取引関係)から不正取引ユーザーを検出する研究だ。分析の結果、高い精度(※)で、あるユーザが不正取引ユーザーであるか、一般ユーザーであるかを分類、抽出できたという。その際、テキストや画像の情報を使わなかったという。言葉通りネットワーク解析によって不正取引ユーザーを検出しているということだ。研究開発チームまず、不正取引を行っているユーザの周りのネットワーク(取引関係)は、通常の取引を行っているユーザーの周りのネットワークとは異なっている場合が多いという仮説を立てた。個々のユーザーの周りのネットワークから12個の特徴量を計算。これらの特徴量をもとに機械学習を行った。他のいくつかの特徴量は、一般ユーザと不正取引を行っているユーザーでは値が異なる傾向があり、それらの特徴量を用いた機械学習モデルは不正取引ユーザの同定に有効であることが判明したのだ。メルカリから、共同研究成果を発表するなどのアカデミックな情報発信は初となる。新しい技術がが出てくる一方で、技術を使った“高度な不正”が増えるのは目に見える。そこに対して従来の手法で対応していては限界がくる。そこに対して企業も技術で対抗していくのは必須だろう。紹介した研究論文は下記にて公開されている。健司Ledge.ai副編集長。インドでのフロントエンド経験を経て、ビットエーにインターンとして参画。フロントエンドの開発案件や、チャットボットの開発などに携わり、レッジが立ち上がるタイミングで正社員としてジョイン。Ledge.aiではライティングと業務自動化システムの開発も行う。Thuデータの価値を守る。Networksの援軍動き出す。Thuフェイクデータが本物以上の価値を持つように。データで生まれる新たな可能性。