【全7回】グラフはなぜ使われていない？どうやって使われている？グラフデータベース活用事例 #2

今回は「犯罪や税不正、利益相反の調査」編！（オンライン開催）
Youtube: https://youtu.be/KnXiiZLJPn0

グラフデータベースと呼ばれる DBMS（正確さのために「グラフ DBMS」と表記します）は 10年以上前から市場に存在しており、今では多くの開発者がその概要、たとえばグラフという直感的なモデルや「辿る」処理の性能メリット、について見聞きしたことがあるかと思います。その一方で、実際のシステム、とりわけ可用性や安定性が求められるビジネス・クリティカルなシステムでグラフ DBMS が採用されている例は今まで非常に稀でした。

グラフというデータモデルは DBMS で扱うビジネス価値がないのでしょうか。または、長らく注目されているグラフのユースケース（金融の不正検知、製造のトレーサビリティ分析、犯罪や税の不正の調査など）には障壁があるのでしょうか。そんな懸念も持たれていましたが、この数年、一転して、いくつもの業種でグラフ DBMS の導入が検討されるようになりました。

このシリーズでは、最近のユースケースを掘り下げて見てみることで、なにがブレークスルーになっているのかを探っていきたいと思います。ご担当業種で今すぐ再利用いただけるネタ・デモなども共有する予定です。以前よりグラフ DBMS の用途を模索しながら悪戦苦闘してきた登壇者が、その失敗経験なども交えながら、まだまだ進化していくデータベースの面白さをお伝えします。

1 銀行送金の可視化と不正検知 11/17（木） 満員御礼
2 犯罪や税不正、利益相反の調査 12/08（木） 本ページ
3 部品表とトレーサビリティ 01/12（木） 予定
4 仮）リコメンデーションと機械学習 02/09（木） 予定
5 仮）配送計画の最適化と見える化 03/09（木） 予定
6 仮）通話履歴の分析、詐欺の検出 04/13（木） 予定
7 仮）社員の協業の可視化と評価 05/11（木） 予定

Transcript

1. グラフはなぜ使われていない？どうやって使われている？
   グラフデータベース活用事例まとめ
   #2「犯罪や税不正、利益相反の調査」編
   Ryota Yamanaka
   Product Manager Asia-Pacific
   Spatial and Graph, Product Development
   Dec 8, 2022
   

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2. ユースケース概要、顧客事例、デモコンテンツを紹介します
   • 第1回（11月17日）銀行送金の可視化と不正検知（金融）
   • 第2回（12月08日）犯罪や税不正、利益相反の調査（公共）
   • 第3回（01月12日）部品表とトレーサビリティ（製造）
   • 第4回（02月09日）リコメンデーションと機械学習（小売）
   • 第5回（03月09日）配送計画の最適化と見える化（物流)
   • 第6回（04月13日）通話履歴の分析、詐欺の検出（通信）
   • 第7回（05月11日）社員の協業の可視化と評価（人事）
   対象：各インダストリでグラフデータベースの導入を検討されている方、
   グラフという技術に興味がある方（コンプするとグラフエキスパートになれる？）
   このシリーズの予定
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3. Oracle Graph に関する情報
   • 日本語
   • このシリーズのスライドの公開先
   • https://oracle-code-tokyo-dev.connpass.com/event/265244/
   • CodeZine 記事「グラフ・データベースはなぜ使われてこなかったか、その展望とは」
   • https://codezine.jp/article/detail/16539
   • Qiita: https://qiita.com/tags/oraclegraph
   • Twitter: https://twitter.com/uraryotas
   • 英語
   • Medium: https://medium.com/tag/oracle-graph
   • LinkedIn: https://www.linkedin.com/groups/1848520/
   • YouTube: https://www.youtube.com/channel/UCZqBavfLlCuS0il6zNY696w
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4. Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates
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   ユースケース紹介
   

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5. 1. 様々な関係性の情報をひとつのグラフに統合
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   Knowledge Graph
   犯罪
   通話記録
   搭乗記録
   送金記録
   過去の経歴
   位置情報
   税不正
   納税記録
   勤務先
   所有する資産
   送金記録
   家族情報
   利益相反
   購買履歴
   申告書の情報
   家族情報
   

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6. 2. 新しいエッジを追加してグラフの情報を拡張
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7. 3. 特定のパターンや未知の長さのパスの検索
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8. Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates
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   顧客事例
   

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9. 9 Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates
   ある地方政府の分析部門における利益相反の検出
   • 課題
   • 社員は個人的な利害関係を申告しているが、潜在的な利益相
   反を自動的にチェックする効率的な方法が提供されていない
   • 隠れた利益相反を発見するためには、様々な関係性を計算に
   より検出してグラフに追加するプラットフォームが必要
   • ソリューション
   • ADB Graph Studio（セットアップが不要）
   • 他の複数のデータベースから表データをインポート
   • マッピングを手動で編集し、テーブルからグラフを作成
   • 未知の長さのサイクルを検出するためのクエリの実行
   • 新しい関係性の追加（same_number, within_500m, etc.)
   • 詳細とデモキット
   • Qiita「利益相反取引をグラフで検出する」
   

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10. 1. 様々な関係性の情報をひとつのグラフに統合
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    購買履歴
    登録事業者情報
    利害関係申告書の情報
    （家族情報）
    所在地情報
    （住所からジオコーディング）
    

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11. 2. 新しいエッジを追加してグラフの情報を拡張
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12. 3. 特定のパターンや未知の長さのパスの検索
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13. Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates
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    デモの内容
    

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14. 表からグラフの作成、複数のデータソースをグラフに統合
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15. グラフクエリを使って特定のパターンを網羅的に検出
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    SELECT * FROM MATCH
    (s1)(e)(s2)
    ON coi_graph1 LIMIT 1
    SELECT * FROM MATCH
    (s1)(e)(s1)
    ON coi_graph1 LIMIT 3
    

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16. 新しい関係性の追加（値の一致、地理的距離、など）
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    SQL
    

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17. 未知の長さのループの検出
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    "TOP k SHORTEST"
    

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18. ADB Graph Studio を使用して上述のシナリオを試すためのサンプル
    • ここにエクスポートしたファイルを置いています
    • https://github.com/ryotayamanaka/oracle-graph/tree/main/conflict-of-interest
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19. Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates
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    デモ！
    

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20. Oracle Graph に関する情報 （再掲）
    • 日本語
    • このシリーズのスライドの公開先
    • https://oracle-code-tokyo-dev.connpass.com/event/265244/
    • CodeZine 記事「グラフ・データベースはなぜ使われてこなかったか、その展望とは」
    • https://codezine.jp/article/detail/16539
    • Qiita: https://qiita.com/tags/oraclegraph
    • Twitter: https://twitter.com/uraryotas
    • 英語
    • Medium: https://medium.com/tag/oracle-graph
    • LinkedIn: https://www.linkedin.com/groups/1848520/
    • YouTube: https://www.youtube.com/channel/UCZqBavfLlCuS0il6zNY696w
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