| 研究課題/領域番号 |
25280114
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
吉田 健一 筑波大学, ビジネスサイエンス系, 教授 (40344858)
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| 研究分担者 |
倉橋 節也 筑波大学, ビジネスサイエンス系, 准教授 (40431663)
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) |
2013-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | 不正検知 / 通信販売 / 名寄せ / 証券市場 |
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| 研究実績の概要 |
本研究では、関連基盤研究３件により得た、事前学習を必要としない不正検知技術のアイデア（具体的には住所表記を揺らすことにより一度に多数の平行した詐欺的購入を試みる行為の抽出）を使い、通販の不正取引(利用者の不払い)検知技術を研究している。
従来の不正検知研究は、データマイニングや統計処理技術の高度化により不正を検知しようと言う試みが多く、事前学習を必要とする事から新手の不正取引手口への対応が困難であった。提案者はマーケティング支援技術の基盤研究を推進してきた経験から、不正とは言え経済上の目的を持つ行為の本質に基く、事前学習を必要としない不正検知手法の着想を得た。本研究は、この着想に基く不正検知技術の研究に関するもので、事前学習を不要として新手の手口にも対応する事で現状の不正取引の20%程度の削減が可能な技術の開発を目標としている。
平成27年度は、通販事業大手の業務にて試用し設計通り能力を持つ事を確認した不正検知用のマイニング手法をベースに各種応用への発展を検討した。特に証券市場の株取引を分析し、近年利用の増えている高頻度取引について強い規則性を発見し、不正取引の要因となりうる事を発見したのは、研究当初予想しなかった大きな進展であった。また研究当初の目標であった通販の不正取引についても、通販業者での試用結果が日本ダイレクトマーケティング学会の査読付き論文に採択されるなど、極めて順調に進行している。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
昨年報告したように、平成27年度に「住所情報名寄せ技術」を通販事業大手の業務にて試用し、設計通りの不正検知能力を持つ事を確認している。この成果は関連業者には評価されており従来大学では入手困難であった各種通販データが研究に試用できる環境となってきた。
平成27年度は、この知見をベースに開発したマイニング手法を各種応用へ発展させた。特に証券市場の株取引を分析し、近年利用の増えている高頻度取引について強い規則性を発見し、不正取引の要因となりうる事を発見したのは、研究当初予想しなかった大きな進展であった。
また博士課程の学生が通販業界の債権評価方式としてまとめた論文２本が採択されるなど、論文など学術的な成果も多くあげる事ができた。
以上、中間段階の現在までの進捗は極めて順調であり、産学連携体制の構築も含め達成度も高い。
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| 今後の研究の推進方策 |
当初計画どおり平成26-27年度に、通販業者のシステムを使った手法の評価と改良を実施し論文に取りまとめる事ができた。26年度からは実際に通販業者で試用が開始されており、順調であったが、実事業で利用されている事から性能や詳細の公表は、かえって難しくなった。実事業において犯罪抑止技術の詳細は公表しない事が求められるためである。
一方、通販業者からは従来大学では入手困難であった各種通販データが研究に提供される環境となってきた。また開発したマイニング手法を応用し証券取引市場の分析研究も開始できた。この研究では証券取引の不正検知を行うための実データの提供をうける事もできた。不正取引に関連した他分野でも応用可能な研究結果が出続けている事の外部からの評価と考える。
今後、不正検知機能の直接的な学会発表が困難な事が予想されるが、変わりに産学連携の体制を構築できた事により入手可能となった各種データを使った研究成果を公表して行く事で、外部からの研究評価が可能となるように努める。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
論文投稿および国際会議発表が若干遅れたため、論文投稿費用と海外出張旅費分が次年度に繰り越す結果となった。
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| 次年度使用額の使用計画 |
研究結果は順調に出ており、遅れている論文投稿と国際会議発表も、早々に実現できると考えている。従って計画に沿った予算の使用を予想している。
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