AIが不正取引を検出 メルカリは不正取引防止に機械学習を用いて解析

2019年6月29日 08:44

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機械学習により不正ユーザーを見つける仕組み。(画像: メルカリの発表資料より)

機械学習により不正ユーザーを見つける仕組み。(画像: メルカリの発表資料より)[写真拡大]

 ユーザー間で物品の取引を行うのが、メルカリの主な業務だ。ネット取引では当然のように不正取引が横行することとなる。これまでのヤフーオークションなどと同じで、さまざまな問題を経験して年々改善が進められている。

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 メルカリだけでなくネット上での取引を行うどのシステムも「モラルが低く」、クラウドソーシングなどのシステムでもモラルの低さが目立っている。これを取り締まるのは、これまで不可能な状況だった。そこに、AI機械学習で不正取引を見定め防止することが出来れば、「ネット取引」全体のモラルを上げ、実用化に弾みがつくものと言える。

 また「検索エンジン」は、検索結果で上位の記事が必ずしも「上質な文章」とは限らず、検索エンジンの特質を心得た対策が技術として売買されるまでになっている。「検索エンジン最適化(Search Engine Optimization)」略して「SEO」と言われるものだ。しかし、これは文章内容のレベルを判断できるものではない。あくまでも簡易に「見当をつける」程度のもので、ネット上の質のレベルを下げてしまう原因でもある。

 メルカリの「不正取引を識別する技術」と、検索エンジンで「文章の内容を識別する技術」を比較すると、検索エンジンは「汎用AI」とも言える機能が必要である。AIを「特化型人工知能(AI)」と「汎用型人工知能(AI)」と区別するなら、汎用型は格段に難しいと言える。

 ネット取引で不正を行っているユーザーは、平均取引回数や他のいくつかの項目において、不正を行わない一般ユーザーと値が異なる特徴がある。メルカリは、それらの特徴を機械学習して見つけ、不正取引ユーザーの特定を行ったという。これはつまりAIが行う機械学習の特徴で、直接「不正取引」を認定するのではなく、周辺状況の傾向値を見つけ出すことで認定することになる。

 この方法は、大量のデータの中から特定の特徴を見つけ出すにはかなり効率的なのだが、「状況証拠」とでも言うべき証拠であって、直接証拠を見つめている訳ではない。すなわち、「冤罪」もあり得ることになる。

 しかし一見不正に見えない取引でも、不正を見抜くこととなるメリットもある。「詐欺」と「複雑な経緯のある事柄」とを見分けるには最適であろう。よく言われる「ベテランの勘」とも言えるものなのが皮肉だ。(記事:kenzoogata・記事一覧を見る

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