【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 #5

今回は「航空機搭乗者の関係性の検出」編！（オンライン開催）
Youtube: https://youtu.be/6R1V-6L4U08

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） 満員御礼
3 部品表とトレーサビリティ 01/12（木） 満員御礼
4 リコメンデーションと機械学習 02/09（木） 満員御礼
5 航空機搭乗者の関係性の検出 03/09（木） 本ページ
6 仮）情報システムとクリティカルパス 04/06（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
   #5「航空機搭乗者の関係性の検出」編
   Ryota Yamanaka
   Product Manager Asia-Pacific
   Spatial and Graph, Product Development
   Mar 9, 2023
   

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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）航空機搭乗者の関係性の検出
   • 第6回（04月13日 06日）情報システムとクリティカルパス
   • 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？）
   Agenda
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3. リソース
   • 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/274092/
   • 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 © 2023, Oracle and/or its affiliates
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   ユースケース紹介
   

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5. 1. 搭乗記録の表データからグラフを作成する
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6. 2. グラフを変換してソーシャルネットワークを分析する
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7. 3. グラフアルゴリズムを使ってコミュニティやパスを検出する
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8. Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates
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   顧客事例
   

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9. 南ヨーロッパの警察機関
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   • 不審な旅行パターンを分析する
   • 潜在的な脅威を早期に察知する
   • データソース
   • 統合運用管理システム（SIGO、アクセンチュア）
   • 事前旅客情報システム（APIS、ノンシェンゲン空
   港および湾港のデータ）
   • 法的要請と一緒に登場した記録の組み合わせ
   • 例）少なくとも1人の既知の犯罪者が搭乗してい
   る「ホットフライト」を決定する
   • 乗客同士の関係性を見る
   • 例）媒介となる人物を判定するための
   Betweenness Centrality（媒介中心性）の利用
   

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    デモの内容
    

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11. 1. 搭乗記録の表データからグラフを作成する
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12. 2. グラフを変換してソーシャルネットワークを分析する
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13. 3. グラフアルゴリズムを使ってコミュニティやパスを検出する
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14. Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates
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    デモ！
    

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15. 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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