クレジットカード決済履歴テストデータの特徴発見のための可視化と GUI の一手法
迫田千華 （指導教員：伊藤貴之）

おり，その撲滅は非常に難しい．対策として近年，クレ[不検出・不正] 不正種別のみを有するレコード．ルールに該当しなかったが，実際には不正だった決済．
[不検出・正当] ルール番号も不正種別も有さないレコー
ド．ルールに該当せず，実際にも正当だった決済．

ジットカードの不正使用をリアルタイム検出するシステ

このように分類された決済レコードを用いて本システム

ムが構築されている．これらのシステムの多くは，例えばでは，以下のタスクを支援する可視化手法を提供する．

概要

1

クレジットカードの不正使用は深刻な社会問題となって「ガソリンスタンドにて 2000 ドル以上のクレジットカー[検出漏れ対策タスク][不検出・不正] である決済に着目

ドの使用があれば，不正の可能性があるとして検出せよ」というようなルールを複数設定し，このルールに該当すし，どのような新規ルールを追加設定すれば，不正る決済を順次警告する．しかし多くの現場においてこの決済の検出漏れを減らせるか．
[誤検出対策タスク][検出・正当] である決済に着目し，どルールは，新しい不正の手口が見つかるたびに，ユーザののような既存ルールを修正または削除すれば，不正主観によって次々と追加されているのが現状である．その決済の誤検出を減らせるか．

ため不十分なルールや，逆に不必要なルールが設定され属性に基づくルール記述の分岐

2.3ている事例も多い．その評価や再検討の手段として，不正使用とルールの関係を確認する情報可視化システムが有本システムではレコードを構成する各属性を，以下の 3用であると考えられる．本論文では，ルール作成支援を目つのタイプに分類する．

標としたクレジットカード不正検出結果の可視化手法を[序数] 大小関係や隣接関係に意味のある連続数値．決済提案し，その可視化の事例を報告する．

年月日，決済時刻，金額などが該当する．
[名詞句] ID や選択肢としてのみ意味をもち，大小関係や隣接関係などの意味をもたない数値．クレジット

2

提案内容

2.1

前提知識

カード番号，不正種別などが該当する．
[準序数] 隣接関係に弱い意味のある数値．例えば商品コー
クレジットカード決済システムは一般的に，「1 決済＝ 1ドには類似商品に近い番号を割り振る，店舗番号にレコード」として決済内容を記録する．各レコードには，は同企業の店舗や同地域の店舗に近い番号を割り振
クレジットカード番号などの個人属性，店舗番号や端末る，といった運用が可能である．本システムではこ番号などの店舗属性，商品コードや金額などの購買属性，など 40 種類前後の属性を購買時に記録する．また，そのれらの属性を，[序数] と [名詞句] の中間的な性質と決済が該当するルールの有無を自動判定し，存在する場位置づける．

合にはルール番号をレコードに付加すると同時に，必要

本システムでは，[序数][準序数] に分類される属性に関すに応じて店舗に連絡ができるようにシステム管理者に対るルールを，不等式で記述可能であるとする．これは具体して警告を発する．その決済が実際に不正であると発覚

的には，「10 万円以上」「商品コード X 番から Y 番まで」した時点で，当該レコードには不正種別（盗難，偽造などといったルールを設定可能であることを意味する．またの種別）が追加記録される．

[名詞句][準序数] に分類される属性に関するルールを，等式で記述可能であるとする．これは具体的には，「店舗番決済レコードの分類号が X 番」といったルールを設定可能であることを意味
本システムでは，レコードを以下の 4 種類に分類する． する．

2.2[検出・不正] ルール番号と不正種別の双方を有するレコー

2.4

散布図による可視化

ド．ルールに該当し，実際に不正だった決済．
[検出・正当] ルール番号のみを有するレコード．ルール

2.4.1

追加機能

本システムではユーザに 3 属性 P,Q,R を選択させ，そに該当したが，実際には正当だった決済．の 3 属性から X 座標値，Y 座標値，色相，の 3 変数を算

1

出し，散布図でクレジットカード決済の分布を可視化す

方形領域を特定することは，上述の [序数][準序数] に分類る．その際，例えば 40 種類の属性の中から 3 属性を選択される 2 属性に係るルールを特定することに等価である．

する場合，その組み合わせは，403 = 64, 000 通りもあり， 散布図における長方形領域の提示例を図 2 に示す．長方
この膨大な組み合わせの中から，有用な可視化結果を得

形領域の自動抽出には，データマイニングの分野で有名ることは非常に困難である．そこで本システムでは，属な文献 [2] に類似した手法を用いる．この手法では，長方性間の相関性算出結果 [1] を算出した上で，独自の属性選形領域内部に高密度領域を含むことを「獲得」とみなし，択パネルを用いて属性の選択を行う．2.3 節で述べた属性長方形領域に低密度領域を含むことを「損失」とみなす．の分類に加え，属性値の種類の数や，時系列，大小関係をこの考え方に基づいて長方形領域をスコア化し，できる考慮し，それぞれ X 軸，Y 軸，色へ割り当てる優先度がだけスコアの高い長方形を生成する．

高い属性の選択を支援する GUI となっている．図 1 では，優先度が高い順にマゼンダ，ライトピンク，グレーの背景

適用事例

2.4.2

色となっている．優先度が高いものを選択すると，この属

図 3 は，買い物の返品，店員の金額タイプミスなどに性選択パネルでの組み合わせは 80 通り程度で，より効率伴う取消処理によって，負の金額が記録された決済に絞っよく有用な可視化結果を得ることが可能である．て，X 軸に時刻，Y 軸に商品コード，色に不正種別，の各属性を割り当てて可視化した事例である．この可視化事
例から，特定の商品コードに負額の決済が集中していることがわかる．さらに，不正種別は黄色で表される カー
ド番号盗用 に多いことが観察できる．この集中部分に着目することで，ルール作成支援が可能となる．

図 1: 属性の分類 (左) と属性選択パネル (右)図 3: 適用事例

3

まとめ
本論文では，散布図を用いたクレジットカード決済履歴

テストデータの可視化と，属性選択を支援するパネルや長方形自動抽出機能を備えた GUI の一手法を提案した．

謝辞
図 2: 長方形領域の提示例

貴重なデータと数多くのご助言賜りました株式会社イン

また本システムでは，この散布図を 2 次元ヒストグラ

テリジェントウェイブ様に感謝いたします．また，散布図

ムに置き換えて，X 軸および Y 軸に割り当てられた 2 属

上の長方形領域の自動抽出に関して貴重な意見をくださっ

性の一定区間における不正発生件数を高さで表現するこた，お茶の水女子大学瀬々潤准教授に感謝いたします．とも可能である．

参考文献

さらに本システムでは [検出漏れ対策タスク] を支援す

[1] A. Nagasaki, T. Itoh, M. Ise, K. Miyashita, A Correlationbased Hierarchical Data Visualization Technique and Its Application to Credit Card Fraud Data, 1st International Workshop on Super Visualization, 2008.

るために，[不検出・不正] に属する決済をプロットした散布図に対して，ドット密度の高い長方形領域を自動抽出[2] S. Brin, R. Rastogi, K. Shim, Mining Optimized Gain Rules for
Numeric Attributes, the Fifth ACM SIGKDD (InternationalConference on Knowledge Discovery and Data Mining), 135144, 1999.

し，新規ルールの候補としてユーザに提示する機能を有す
る．この長方形領域との内外判定は，X 座標値および Y座標値との不等式で表現可能である．よって散布図上で長2