| 研究課題/領域番号 |
16K00428
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
ウェブ情報学・サービス情報学
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| 研究機関 | 山口大学 |
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研究代表者 |
高橋 雅和 山口大学, 大学院技術経営研究科, 准教授 (20621105)
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| 研究分担者 |
津田 和彦 筑波大学, ビジネスサイエンス系, 教授 (50302378)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2018年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2017年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2016年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 不正検知 / 通信販売 / パターン解析 / 機械学習 |
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| 研究成果の概要 |
本研究は，通信販売における不正取引を未然に発見する技術を知能情報学の技術を用いて開発することを目的とした．従来技術である，スタッフの経験値を補うためにパターン識別を基本とした．本研究では，通信販売企業の取引履歴をもとに解析を行った．その結果，弱学習器が検知精度の汎化性能が高いことがわかった．本研究の成果により，１）商品出荷時の与信管理の精度向上が期待できる．２）通販企業が後払い決済を導入するリスクが低減する．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の学術的意義は，商品情報や，利用者の購買行動情報をもとにして，取引の安全度について再帰的に学習する知識生成技法であること．従来からの業務知識に基づく経験則検知や，企業独自のブラックリスト照合などにくわえて，本研究の手法を用いて不正検知件数の飛躍的向上が期待できること．その結果，受注時の与信精度向上が可能となること．にまとまられる．次に，本研究の社会的意義については，出荷判断の支援知識強化により，通信販売事業の安定的運営に貢献できることである．
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