業務で発生する様々なイベントの記録を取得し、そこから「正常な状態」や「異常な状態」を示すパターンを見つけ出す。これらのパターンを使って、新たなイベントが発生した際に、異常がないかを判断する(図1)。 クレジットカード会社は、カード不正利用を検知する精度の向上にビッグデータを活用している。 米ビザは2009年、不正検知モデルの計算処理にHadoopを使い始めた。ビザをはじめとするカード会社は以前から、不正利用のパターンを使って不正を検出している。最近では、カード会員ごとに利用パターンを作って、より正確な不正の検知を目指している。 問題は、会員ごとにパターンを作成・維持しようとすると、膨大な計算量が必要になることだ。大手カード会社の場合、会員数は数千万~数億人に上る。 ビザはHadoopを導入した結果、数週間かかっていた全会員の利用モデル作成時間を13分に短縮できた。従来は1カ月に1回だった不