ヤフオクに詐欺などの不正利用を検知するシステムを導入〜1億円をかけ12月から
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今回、導入するシステムでは、500万以上のYahoo! JAPAN IDと、平均総出品数850万点以上にのぼる「Yahoo!オークション」の取引情報をデータベースに入れる。その上でデータマイニング手法を使い、不正利用者の行動パターンをモデル化する。このモデルを当てはめ、不正行為の検知に使う。
たとえばいままで一度も出品したことがなかったり、低額の商品ばかり落札している人、あるいは「良い評価」を継続して得ているユーザがいたとしよう。なのに突然、その人がノートパソコンを一気に30台出品したとする。
この行動はいつもの利用パターンとかなり落差がある。とすれば第三者によるID乗っ取り行為の可能性もある。または評価を高めるために偽装工作を続けたあと、不正行為をしている確率が高い。こうしたデータをもとに、状況に応じてID利用停止などの措置を取る。
11月14日に開かれた記者説明会の席上、ヤフー オークション事業部長の殿村英嗣氏は、「我々の事業部としては不正出品などのトラブル対策を最重要課題だと考えている。オークションが思ったほど伸びないのは、こうした不正利用に原因がある。ユーザが安全だと感じられるようになれば、ネットオークションの可能性はまだまだある」などと語った。
殿村氏は不正利用検知のしくみについて、「いままでは手作業と経験値でやっていたものを、ある意味機械にゆだね、緻密にやろうということだ」と説明した。
同氏によれば新システムにより「グレー」なものを抽出し、不正行為を監視している同社のパトロールチームにその情報をバトンタッチする。最終的な判断、処理は人間が行う。
では精度はどうなのか？ もとになるデータ抽出はシステムが行うにしろ、最後はいままでどおり人間頼りだ。
説明会に同席した同社法務部長、別所直哉氏は、「もし万一、まちがえた場合は、返金などしかるべき措置を取る。ただし、いままで誤った判断をしたことはない。従来の（人間による）チェック機構は正常に機能していたと我々は考えている」と述べた。
今回の検知モデルは、金融の分野で数理解析やコンサルティングなどを行う「金融エンジニアリング・グループ」(FEG)と協力し構築する。
FEGには、データマイニングと呼ばれる大規模データの分析に関するノウハウがある。金融機関の与信リスクモデル構築や、クレジットカードの不正利用検知モデル構築などの実績をもつ。
ヤフーは複数の企業と交渉した結果、「FEGの実績を買って最終決定した」(殿村氏)としている。
《松岡美樹》
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