マネーロンダリングを検出するように設計されたモデルのトレーニングとテスト

開発マシンまたは Google Cloud コンソールでコマンドラインツールを使用して、Anti Money Laundering AI の基本操作を行う方法を学習します。

このガイドでは、AML AI への入力として、BigQuery テーブルの形式でサンプルの銀行取引データを提供します。この API は、バックテスト結果と予測結果を含む BigQuery テーブルを出力します。この結果は、資金のストラクチャリングによってマネーロンダリングを行う当事者の例を分析するために使用されます。

準備

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Google Cloud CLI をインストールします。

gcloud CLI を初期化するには:

gcloud init

Google Cloud プロジェクトを作成または選択します。

Google Cloud プロジェクトを作成します。
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
PROJECT_ID は、作成する Google Cloud プロジェクトの名前に置き換えます。
作成した Google Cloud プロジェクトを選択します。
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
PROJECT_ID は、実際の Google Cloud プロジェクト名に置き換えます。

Google Cloud プロジェクトで課金が有効になっていることを確認します。

必要な API を有効にします。

gcloud services enable financialservices.googleapis.combigquery.googleapis.comcloudkms.googleapis.combigquerydatatransfer.googleapis.com

Google アカウントのローカル認証情報を作成します。

gcloud auth application-default login

Google アカウントにロールを付与します。次の IAM ロールごとに次のコマンドを 1 回実行します。 roles/financialservices.admin

gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:EMAIL_ADDRESS" --role=ROLE

PROJECT_ID は、実際のプロジェクト ID に置き換えます。
EMAIL_ADDRESS は実際のメールアドレスに置き換えます。
ROLE は、個々のロールに置き換えます。

Google Cloud CLI をインストールします。

gcloud CLI を初期化するには:

gcloud init

Google Cloud プロジェクトを作成または選択します。

Google Cloud プロジェクトを作成します。
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
PROJECT_ID は、作成する Google Cloud プロジェクトの名前に置き換えます。
作成した Google Cloud プロジェクトを選択します。
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
PROJECT_ID は、実際の Google Cloud プロジェクト名に置き換えます。

Google Cloud プロジェクトで課金が有効になっていることを確認します。

必要な API を有効にします。

gcloud services enable financialservices.googleapis.combigquery.googleapis.comcloudkms.googleapis.combigquerydatatransfer.googleapis.com

Google アカウントのローカル認証情報を作成します。

gcloud auth application-default login

Google アカウントにロールを付与します。次の IAM ロールごとに次のコマンドを 1 回実行します。 roles/financialservices.admin

gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:EMAIL_ADDRESS" --role=ROLE

PROJECT_ID は、実際のプロジェクト ID に置き換えます。
EMAIL_ADDRESS は実際のメールアドレスに置き換えます。
ROLE は、個々のロールに置き換えます。

このガイドの API リクエストでは、ガイドをより簡単に完了できるように、同じ Google Cloud のプロジェクト、ロケーション、ハードコードされたリソース ID を使用します。リソース ID は、my-resource-type（例: my-key-ring、my-model）のパターンに従います。

このガイドに次の置き換えが定義されていることを確認してください。
- PROJECT_ID: IAM 設定に載っている Google Cloud プロジェクト ID。
- PROJECT_NUMBER: PROJECT_ID に関連付けられたプロジェクト番号。プロジェクト番号は IAM 設定ページで確認できます。
- LOCATION: API リソースのロケーション。サポートされているリージョンのいずれかを使用します。
  - us-central1
  - us-east1
  - asia-south1
  - europe-west1
  - europe-west2
  - europe-west4
  - northamerica-northeast1
  - southamerica-east1

インスタンスを作成する

このセクションでは、インスタンスを作成する方法について説明します。AML AI インスタンスは、他のすべての AML AI リソースのルートにあります。各インスタンスには、AML AI によって作成されたデータの暗号化に使用する関連付けられた顧客管理の暗号鍵（CMEK）が 1 つ必要です。

キーリングを作成する

キーリングを作成するには、projects.locations.keyRings.create メソッドを使用します。

REST

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ユーザーアカウントで gcloud CLI にログインしているか、Cloud Shell を使用して自動的に gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

次のコマンドを実行します。

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d "" \
     "https://cloudkms.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings?key_ring_id=my-key-ring"

PowerShell

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、自分のユーザーアカウントで gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://cloudkms.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings?key_ring_id=my-key-ring" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/my-key-ring",
  "createTime": CREATE_TIME
}

gcloud

次のコマンドを実行します。

Linux、macOS、Cloud Shell

gcloud kms keyrings create my-key-ring \
  --location LOCATION

Windows（PowerShell）

gcloud kms keyrings create my-key-ring `
  --location LOCATION

Windows（cmd.exe）

gcloud kms keyrings create my-key-ring ^
  --location LOCATION

空のレスポンスが返されます。

キーを作成

鍵を作成するには、projects.locations.keyRings.cryptoKeys メソッドを使用します。

REST

JSON 本文のリクエスト:

{
  "purpose": "ENCRYPT_DECRYPT"
}

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存します。ターミナルで次のコマンドを実行して、このファイルを現在のディレクトリに作成または上書きします。

cat > request.json << 'EOF'
{
  "purpose": "ENCRYPT_DECRYPT"
}
EOF

その後、次のコマンドを実行して REST リクエストを送信します。

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://cloudkms.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/my-key-ring/cryptoKeys?crypto_key_id=my-key"

PowerShell

@'
{
  "purpose": "ENCRYPT_DECRYPT"
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

その後、次のコマンドを実行して REST リクエストを送信します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://cloudkms.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/my-key-ring/cryptoKeys?crypto_key_id=my-key" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/my-key-ring/cryptoKeys/my-key",
  "primary": {
    "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/my-key-ring/cryptoKeys/my-key/cryptoKeyVersions/1",
    "state": "ENABLED",
    "createTime": CREATE_TIME,
    "protectionLevel": "SOFTWARE",
    "algorithm": "GOOGLE_SYMMETRIC_ENCRYPTION",
    "generateTime": GENERATE_TIME
  },
  "purpose": "ENCRYPT_DECRYPT",
  "createTime": CREATE_TIME,
  "versionTemplate": {
    "protectionLevel": "SOFTWARE",
    "algorithm": "GOOGLE_SYMMETRIC_ENCRYPTION"
  },
  "destroyScheduledDuration": "86400s"
}

gcloud

後述のコマンドデータを使用する前に、次のように置き換えます。

LOCATION: キーリングのロケーション。サポートされているリージョンのいずれかを使用します。
- us-central1
- us-east1
- asia-south1
- europe-west1
- europe-west2
- europe-west4
- northamerica-northeast1
- southamerica-east1

次のコマンドを実行します。

Linux、macOS、Cloud Shell

gcloud kms keys create my-key \
  --keyring my-key-ring \
  --location LOCATION \
  --purpose "encryption"

Windows（PowerShell）

gcloud kms keys create my-key `
  --keyring my-key-ring `
  --location LOCATION `
  --purpose "encryption"

Windows（cmd.exe）

gcloud kms keys create my-key ^
  --keyring my-key-ring ^
  --location LOCATION ^
  --purpose "encryption"

空のレスポンスが返されます。

API を使用してインスタンスを作成する

インスタンスを作成するには、projects.locations.instances.create メソッドを使用します。

JSON 本文のリクエスト:

{
  "kmsKey": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/my-key-ring/cryptoKeys/my-key"
}

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

cat > request.json << 'EOF'
{
  "kmsKey": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/my-key-ring/cryptoKeys/my-key"
}
EOF

その後、次のコマンドを実行して REST リクエストを送信します。

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances?instance_id=my-instance"

PowerShell

@'
{
  "kmsKey": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/my-key-ring/cryptoKeys/my-key"
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

その後、次のコマンドを実行して REST リクエストを送信します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances?instance_id=my-instance" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata",
    "createTime": CREATE_TIME,
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance",
    "verb": "create",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

成功した場合、レスポンスの本文には長時間実行オペレーションが含まれます。これには、非同期オペレーションの進行中のステータスを取得するために使用できる ID が含まれています。返された OPERATION_ID をコピーして、次のセクションで使用します。

結果を確認する

インスタンスが作成されたかどうかを確認するには、projects.locations.operations.get メソッドを使用します。レスポンスに "done": false が含まれている場合は、レスポンスに "done": true が含まれるまでコマンドを繰り返します。

このガイドのオペレーションが完了するまでには、数分から数時間かかることがあります。API は一部のメソッドの出力を他のメソッドへの入力として使用するため、このガイドでは、オペレーションが完了するまで待ってから次に進んでください。

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

OPERATION_ID: オペレーションの ID。

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

次のコマンドを実行します。

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID"

PowerShell

次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata",
    "createTime": CREATE_TIME,
    "endTime": END_TIME,
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance",
    "verb": "create",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.Instance",
    "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance",
    "createTime": CREATE_TIME,
    "updateTime": UPDATE_TIME,
    "kmsKey": "projects/KMS_PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/my-key-ring/cryptoKeys/my-key",
    "state": "ACTIVE"
  }
}

CMEK 鍵へのアクセス権の付与

API を使用すると、プロジェクトにサービスアカウントが自動的に作成されます。サービスアカウントは CMEK 鍵にアクセスする必要があります。これにより、鍵を使用して基になるデータを暗号化および復号できるようになります。鍵へのアクセス権を付与します。

gcloud kms keys add-iam-policy-binding "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/my-key-ring/cryptoKeys/my-key" \
  --keyring "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/my-key-ring" \
  --location "LOCATION" \
  --member "serviceAccount:service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-financialservices.iam.gserviceaccount.com" \
  --role="roles/cloudkms.cryptoKeyEncrypterDecrypter" \
  --project="PROJECT_ID"

BigQuery データセットを作成します

このセクションでは、入出力の BigQuery データセットを作成し、サンプルのバンキングデータを入力データセットにコピーする方法について説明します。

出力データセットを作成する

次のコマンドを実行して、AML パイプラインの出力の送信に使用するデータセットを作成します。

bq mk \
  --location=LOCATION \
  --project_id=PROJECT_ID \
  my_bq_output_dataset

入力データセットを作成する

次のコマンドを実行して、サンプルのバンキングテーブルをコピーするためのデータセットを作成します。

bq mk \
  --location=LOCATION \
  --project_id=PROJECT_ID \
  my_bq_input_dataset

サンプルデータセットをコピーする

サンプルのバンキングデータは、BigQuery 一般公開データセットとして提供されています。このデータセットの主な特徴は次のとおりです。

100,000の当事者
2020 年 1 月 1 日から 2023 年 1 月 1 日までのコア期間と、さらに 24 か月のルックバックデータ
1 か月あたり 300 件のネガティブリスクと 20 件のポジティブリスクのケース
次の属性を持つリスクケース:
- ポジティブリスクケースの半分は、AML_PROCESS_START イベントの前の 2 か月間に発生したストラクチャリング活動に関するものです。
- 残りの半分は、AML_PROCESS_START イベントの前の 2 か月間で受領額が最も高い当事者を対象としています。
- ネガティブケースはランダムに生成されます。
- 逆の状態でリスクケースが生成される可能性は 0.1%です（例えば、ポジティブでランダムな当事者、またはストラクチャリング活動や最も高い所得があり、ネガティブと報告される当事者など）。

次のコマンドを実行して、作成した入力データセットにサンプルのバンキングデータをコピーします。

bq mk --transfer_config \
  --project_id="PROJECT_ID" \
  --data_source=cross_region_copy \
  --target_dataset="my_bq_input_dataset" \
  --display_name="Copy the AML sample dataset." \
  --schedule=None \
  --params='{
    "source_project_id":"bigquery-public-data",
    "source_dataset_id":"aml_ai_input_dataset",
    "overwrite_destination_table":"true"
  }'

Google Cloud コンソールで BigQuery を開く

Google Cloud コンソールに移動
[エクスプローラ] ペインで入力データセットを検索して展開します。数分後、入力データセットにテーブルが表示されます。また、BigQuery ナビゲーションメニューから [データ転送] を選択して、転送のステータスを確認することもできます。AML スキーマは AML 入力データモデルで定義されています。

BigQuery データセットへのアクセス権の付与

API を使用すると、プロジェクトにサービスアカウントが自動的に作成されます。サービスアカウントは、BigQuery の入力データセットと出力データセットにアクセスする必要があります。

開発マシンに jq をインストールします。開発マシンに jq をインストールできない場合は、Cloud Shell か、BigQuery ドキュメントにあるリソースへのアクセス権を付与するのいずれかの方法を使用することができます。
次のコマンドを実行して、入力データセットとそのテーブルへの読み取りアクセス権を付与します。

# Request the current access permissions on the BigQuery dataset and store them in a temp file.
bq show --format=prettyjson "PROJECT_ID:my_bq_input_dataset" | jq '.access+=[{"role":"READER","userByEmail":"service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-financialservices.iam.gserviceaccount.com" }]'> /tmp/mydataset.json
# Update the BigQuery dataset access permissions using the temp file.
bq update --source /tmp/mydataset.json "PROJECT_ID:my_bq_input_dataset"

# Grant the API read access to the BigQuery table if the table is provided.
for table in party account_party_link transaction risk_case_event party_supplementary_data
do
   [ -n table ] && bq add-iam-policy-binding \
     --member="serviceAccount:service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-financialservices.iam.gserviceaccount.com" --role="roles/bigquery.dataViewer" \
     PROJECT_ID:my_bq_input_dataset.${table}
done

次のコマンドを実行して、出力データセットへの書き込みアクセス権を付与します。

# Request the current access permissions on the BigQuery dataset and store them in a temp file.
bq show --format=prettyjson "PROJECT_ID:my_bq_output_dataset" | jq '.access+=[{"role":"roles/bigquery.dataEditor","userByEmail":"service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-financialservices.iam.gserviceaccount.com" }]'> /tmp/mydataset.json
# Update the BigQuery dataset access permissions using the temp file.
bq update --source /tmp/mydataset.json "PROJECT_ID:my_bq_output_dataset"

AML AI データセットを作成する

AML AI データセットを作成して、入力 BigQuery データセットテーブルと使用する期間を指定します。

データセットを作成するには、projects.locations.instances.datasets.create メソッドを使用します。

JSON 本文のリクエスト:

{
  "tableSpecs": {
    "party": "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.party",
    "account_party_link": "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.account_party_link",
    "transaction": "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.transaction",
    "risk_case_event": "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.risk_case_event",
    "party_supplementary_data": "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.party_supplementary_data"
  },
  "dateRange": {
    "startTime": "2020-01-01T00:00:0.00Z",
    "endTime": "2023-01-01T00:00:0.00Z"
  },
  "timeZone": {
    "id": "UTC"
  }
}

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

cat > request.json << 'EOF'
{
  "tableSpecs": {
    "party": "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.party",
    "account_party_link": "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.account_party_link",
    "transaction": "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.transaction",
    "risk_case_event": "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.risk_case_event",
    "party_supplementary_data": "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.party_supplementary_data"
  },
  "dateRange": {
    "startTime": "2020-01-01T00:00:0.00Z",
    "endTime": "2023-01-01T00:00:0.00Z"
  },
  "timeZone": {
    "id": "UTC"
  }
}
EOF

その後、次のコマンドを実行して REST リクエストを送信します。

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets?dataset_id=my-dataset"

PowerShell

@'
{
  "tableSpecs": {
    "party": "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.party",
    "account_party_link": "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.account_party_link",
    "transaction": "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.transaction",
    "risk_case_event": "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.risk_case_event",
    "party_supplementary_data": "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.party_supplementary_data"
  },
  "dateRange": {
    "startTime": "2020-01-01T00:00:0.00Z",
    "endTime": "2023-01-01T00:00:0.00Z"
  },
  "timeZone": {
    "id": "UTC"
  }
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

その後、次のコマンドを実行して REST リクエストを送信します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets?dataset_id=my-dataset" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata",
    "createTime": CREATE_TIME,
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset",
    "verb": "create",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

新しいオペレーション ID を使用して、オペレーションの結果を確認できます。（これは、このガイドで使用されている残りの API リクエストで行うことができます）。

エンジン構成を作成する

特定のエンジンバージョンに基づいてハイパーパラメータを自動的に調整する AML AI エンジン構成を作成します。エンジンバージョンは定期的にリリースされ、異なるモデルロジック（たとえば、小売部門と商用部門のターゲットなど）に対応しています。

エンジン構成を作成するには、projects.locations.instances.engineConfigs.create メソッドを使用します。

JSON 本文のリクエスト:

{
  "engineVersion": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/engineVersions/aml-commercial.default.v004.000.202312-000",
  "tuning": {
    "primaryDataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset",
    "endTime": "2021-07-01T00:00:00Z",
  },
  "performanceTarget": {
    "partyInvestigationsPerPeriodHint": "150"
  }
}

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

cat > request.json << 'EOF'
{
  "engineVersion": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/engineVersions/aml-commercial.default.v004.000.202312-000",
  "tuning": {
    "primaryDataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset",
    "endTime": "2021-07-01T00:00:00Z",
  },
  "performanceTarget": {
    "partyInvestigationsPerPeriodHint": "150"
  }
}
EOF

その後、次のコマンドを実行して REST リクエストを送信します。

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/engineConfigs?engine_config_id=my-engine-config"

PowerShell

@'
{
  "engineVersion": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/engineVersions/aml-commercial.default.v004.000.202312-000",
  "tuning": {
    "primaryDataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset",
    "endTime": "2021-07-01T00:00:00Z",
  },
  "performanceTarget": {
    "partyInvestigationsPerPeriodHint": "150"
  }
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

その後、次のコマンドを実行して REST リクエストを送信します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/engineConfigs?engine_config_id=my-engine-config" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata",
    "createTime": CREATE_TIME,
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/engineConfigs/my-engine-config",
    "verb": "create",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

モデルを作成する

AML AI モデルを作成して AML トレーニングパイプラインを開始します。

モデルを作成するには、projects.locations.instances.models.create メソッドを使用します。

JSON 本文のリクエスト:

{
    "engineConfig": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/engineConfigs/my-engine-config",
    "primaryDataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset",
    "endTime": "2021-07-01T00:00:00Z"
}

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

cat > request.json << 'EOF'
{
    "engineConfig": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/engineConfigs/my-engine-config",
    "primaryDataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset",
    "endTime": "2021-07-01T00:00:00Z"
}
EOF

その後、次のコマンドを実行して REST リクエストを送信します。

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/models?model_id=my-model"

PowerShell

@'
{
    "engineConfig": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/engineConfigs/my-engine-config",
    "primaryDataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset",
    "endTime": "2021-07-01T00:00:00Z"
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

その後、次のコマンドを実行して REST リクエストを送信します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/models?model_id=my-model" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata",
    "createTime": CREATE_TIME,
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/models/my-model",
    "verb": "create",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

バックテスト結果を作成する

バックテスト予測では、既存の過去のデータに対してトレーニング済みモデルを使用します。データセットの最後の 3 か月のバックテスト結果を作成します。これらの月はトレーニングで使用されていません。

バックテスト結果を作成するには、projects.locations.instances.backtestResults.create メソッドを使用します。

JSON 本文のリクエスト:

{
    "model": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/models/my-model",
    "dataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset",
    "endTime": "2023-01-01T00:00:00Z",
    "backtestPeriods": 12,
    "performanceTarget": {
      "partyInvestigationsPerPeriodHint": "150"
    }
}

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

cat > request.json << 'EOF'
{
    "model": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/models/my-model",
    "dataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset",
    "endTime": "2023-01-01T00:00:00Z",
    "backtestPeriods": 12,
    "performanceTarget": {
      "partyInvestigationsPerPeriodHint": "150"
    }
}
EOF

その後、次のコマンドを実行して REST リクエストを送信します。

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/backtestResults?backtest_result_id=my-backtest-results"

PowerShell

@'
{
    "model": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/models/my-model",
    "dataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset",
    "endTime": "2023-01-01T00:00:00Z",
    "backtestPeriods": 12,
    "performanceTarget": {
      "partyInvestigationsPerPeriodHint": "150"
    }
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

その後、次のコマンドを実行して REST リクエストを送信します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/backtestResults?backtest_result_id=my-backtest-results" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata",
    "createTime": CREATE_TIME,
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/backtestResults/my-backtest-results",
    "verb": "create",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

バックテスト結果のメタデータをエクスポートする

バックテスト結果からメタデータをエクスポートするには、projects.locations.instances.backtestResults.exportMetadata メソッドを使用します。

JSON 本文のリクエスト:

{
  "structuredMetadataDestination": {
    "tableUri": "bq://PROJECT_ID.my_bq_output_dataset.my_backtest_results_metadata",
    "writeDisposition": "WRITE_TRUNCATE"
  }
}

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

cat > request.json << 'EOF'
{
  "structuredMetadataDestination": {
    "tableUri": "bq://PROJECT_ID.my_bq_output_dataset.my_backtest_results_metadata",
    "writeDisposition": "WRITE_TRUNCATE"
  }
}
EOF

その後、次のコマンドを実行して REST リクエストを送信します。

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/backtestResults/my-backtest-results:exportMetadata"

PowerShell

@'
{
  "structuredMetadataDestination": {
    "tableUri": "bq://PROJECT_ID.my_bq_output_dataset.my_backtest_results_metadata",
    "writeDisposition": "WRITE_TRUNCATE"
  }
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

その後、次のコマンドを実行して REST リクエストを送信します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/backtestResults/my-backtest-results:exportMetadata" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata",
    "createTime": CREATE_TIME,
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/backtestResults/my-backtest-results",
    "verb": "exportMetadata",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

Google Cloud コンソールで BigQuery を開く

Google Cloud コンソールに移動
[エクスプローラ] ペインで出力データセットを検索して展開します。
テーブルを選択し、[プレビュー] をクリックします。
ObservedRecallValues という名前の行を見つけます。
調査のための容量が 1 か月あたり 120 であるとします。"partyInvestigationsPerPeriod": "120" で再現率値のオブジェクトを見つけます。次のサンプル値では、リスクスコアが 0.53 を超える当事者に調査を制限すると、毎月 120 の新しい当事者を調査できます。バックテスト期間中の 2022 年において、以前のシステムで識別されたケースの 86% が特定されます（おそらく、古いシステムでは識別されなかった他のケースも考えられます）。
```
{
  "recallValues": [
    ...
    {
      "partyInvestigationsPerPeriod": "105",
      "recallValue": 0.8142077,
      "scoreThreshold": 0.6071321
    },
    {
      "partyInvestigationsPerPeriod": "120",
      "recallValue": 0.863388,
      "scoreThreshold": 0.5339603
    },
    {
      "partyInvestigationsPerPeriod": "135",
      "recallValue": 0.89071035,
      "scoreThreshold": 0.4739899
    },
    ...
  ]
}
```

登録済み当事者をインポートする

予測結果を作成する前に、登録済みの当事者（つまり、データセット内の顧客）をインポートする必要があります。

登録済みの当事者をインポートするには、projects.locations.instances.importRegisteredParties メソッドを使用します。

JSON 本文のリクエスト:

{
  "partyTables": [
     "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.party_registration"
  ],
  "mode": "REPLACE",
  "lineOfBusiness": "COMMERCIAL"
}

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

cat > request.json << 'EOF'
{
  "partyTables": [
     "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.party_registration"
  ],
  "mode": "REPLACE",
  "lineOfBusiness": "COMMERCIAL"
}
EOF

その後、次のコマンドを実行して REST リクエストを送信します。

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance:importRegisteredParties"

PowerShell

@'
{
  "partyTables": [
     "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.party_registration"
  ],
  "mode": "REPLACE",
  "lineOfBusiness": "COMMERCIAL"
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

その後、次のコマンドを実行して REST リクエストを送信します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance:importRegisteredParties" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata",
    "createTime": CREATE_TIME,
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance",
    "verb": "importRegisteredParties",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

オペレーションが完了すると、10,000 の当事者が登録されたことを確認できます。

予測結果を作成する

データセットの最後の 12 か月に関する予測結果を作成します。これらの月はトレーニングで使用されていません。

予測結果を作成するには、projects.locations.instances.predictionResults.create メソッドを使用します。

JSON 本文のリクエスト:

{
    "model": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/models/my-model",
    "dataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset",
    "endTime": "2022-01-01T00:00:00Z",
    "predictionPeriods": "12",
    "outputs": {
      "predictionDestination": {
        "tableUri": "bq://PROJECT_ID.my_bq_output_dataset.my_prediction_results",
        "writeDisposition": "WRITE_TRUNCATE"
      },
      "explainabilityDestination": {
        "tableUri": "bq://PROJECT_ID.my_bq_output_dataset.my_prediction_results_explainability",
        "writeDisposition": "WRITE_TRUNCATE"
      }
    }
}

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

cat > request.json << 'EOF'
{
    "model": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/models/my-model",
    "dataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset",
    "endTime": "2022-01-01T00:00:00Z",
    "predictionPeriods": "12",
    "outputs": {
      "predictionDestination": {
        "tableUri": "bq://PROJECT_ID.my_bq_output_dataset.my_prediction_results",
        "writeDisposition": "WRITE_TRUNCATE"
      },
      "explainabilityDestination": {
        "tableUri": "bq://PROJECT_ID.my_bq_output_dataset.my_prediction_results_explainability",
        "writeDisposition": "WRITE_TRUNCATE"
      }
    }
}
EOF

その後、次のコマンドを実行して REST リクエストを送信します。

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/predictionResults?prediction_result_id=my-prediction-results"

PowerShell

@'
{
    "model": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/models/my-model",
    "dataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset",
    "endTime": "2022-01-01T00:00:00Z",
    "predictionPeriods": "12",
    "outputs": {
      "predictionDestination": {
        "tableUri": "bq://PROJECT_ID.my_bq_output_dataset.my_prediction_results",
        "writeDisposition": "WRITE_TRUNCATE"
      },
      "explainabilityDestination": {
        "tableUri": "bq://PROJECT_ID.my_bq_output_dataset.my_prediction_results_explainability",
        "writeDisposition": "WRITE_TRUNCATE"
      }
    }
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

その後、次のコマンドを実行して REST リクエストを送信します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/predictionResults?prediction_result_id=my-prediction-results" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata",
    "createTime": CREATE_TIME,
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/predictionResults/my-prediction-results",
    "verb": "create",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

Google Cloud コンソールで 1 つのストラクチャリングケースを分析する

Google Cloud コンソールで BigQuery を開く[SQL ワークスペース] が選択されていることを確認します。

Google Cloud コンソールに移動
[BigQuery] ページは、3 つのメインセクションから構成されています。
- BigQuery のナビゲーションメニュー
- [エクスプローラ] ペイン
- 詳細ペイン
詳細ペインで、[クエリを新規作成] をクリックしてクエリエディタを開きます。
次の SQL ステートメントをエディタにコピーし、[実行] をクリックします。
```
SELECT *
FROM `PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.transaction`
WHERE account_id = '1E60OAUNKP84WDKB' AND DATE_TRUNC(book_time, MONTH) = "2022-08-01"
ORDER by book_time
```
このステートメントは、2022 年 8 月のアカウント ID 1E60OAUNKP84WDKB を確認します。このアカウントは、当事者の ID EGS4NJD38JZ8NTL8 にリンクされています。トランザクションデータには、1 つのアカウントを対象とした一連のラウンドトランザクションが表示されますが、これは疑わしいものと見なされます。
次の SQL ステートメントをエディタにコピーし、[実行] をクリックします。
```
SELECT *
FROM `PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.risk_case_event`
WHERE party_id = 'EGS4NJD38JZ8NTL8'
```
このステートメントは、この当事者の退出につながるリスクケースが存在したことを示しています。このリスクケースは疑わしいアクティビティから 2 か月後に始まりました。
次の SQL ステートメントをエディタにコピーし、[実行] をクリックします。
```
SELECT *
FROM `PROJECT_ID.my_bq_output_dataset.my_prediction_results`
WHERE party_id = 'EGS4NJD38JZ8NTL8'
ORDER BY risk_period_end_time
```
予測結果を確認すると、不審なアクティビティの後の月に、当事者のリスクスコアがほぼゼロから高い値に増加していることがわかります。
次の SQL ステートメントをエディタにコピーし、[実行] をクリックします。
```
SELECT *
FROM `PROJECT_ID.my_bq_output_dataset.my_prediction_results_explainability`
WHERE party_id = 'EGS4NJD38JZ8NTL8'
AND risk_period_end_time = '2022-10-01'
```
説明可能性の結果を確認することで、正しい特徴ファミリーが最も高い値であることがわかります。

クリーンアップ

このページで使用したリソースに対して Google Cloud アカウントで課金されないようにするには、Google Cloud プロジェクトとそのリソースを削除します。

予測結果を削除する

予測結果を削除するには、projects.locations.instances.predictionResults.delete メソッドを使用します。

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

次のコマンドを実行します。

curl -X DELETE \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/predictionResults/my-prediction-results"

PowerShell

次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method DELETE `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/predictionResults/my-prediction-results" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata",
    "createTime": CREATE_TIME,
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/predictionResults/my-prediction-results",
    "verb": "delete",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

バックテスト結果を削除する

バックテスト結果を削除するには、projects.locations.instances.backtestResults.delete メソッドを使用します。

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

次のコマンドを実行します。

curl -X DELETE \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/backtestResults/my-backtest-results"

PowerShell

次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method DELETE `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/backtestResults/my-backtest-results" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata",
    "createTime": CREATE_TIME,
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/backtestResults/my-backtest-results",
    "verb": "delete",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

モデルを削除します。

モデルを削除するには、projects.locations.instances.models.delete メソッドを使用します。

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

次のコマンドを実行します。

curl -X DELETE \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/models/my-model"

PowerShell

次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method DELETE `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/models/my-model" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata",
    "createTime": CREATE_TIME,
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/models/my-model",
    "verb": "delete",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

エンジン構成を削除する

エンジン構成を削除するには、projects.locations.instances.engineConfigs.delete メソッドを使用します。

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

次のコマンドを実行します。

curl -X DELETE \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/engineConfigs/my-engine-config"

PowerShell

次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method DELETE `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/engineConfigs/my-engine-config" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata",
    "createTime": CREATE_TIME,
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/engineConfigs/my-engine-config",
    "verb": "delete",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

データセットの削除

データセットを削除するには、projects.locations.instances.datasets.delete メソッドを使用します。

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

次のコマンドを実行します。

curl -X DELETE \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset"

PowerShell

次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method DELETE `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata",
    "createTime": CREATE_TIME,
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset",
    "verb": "delete",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

インスタンスの削除

インスタンスを削除するには、projects.locations.instances.delete メソッドを使用します。

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

次のコマンドを実行します。

curl -X DELETE \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance"

PowerShell

次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method DELETE `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata",
    "createTime": CREATE_TIME,
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance",
    "verb": "delete",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

BigQuery データセットを削除する

bq rm -r -f -d PROJECT_ID:my_bq_input_dataset
bq rm -r -f -d PROJECT_ID:my_bq_output_dataset

次のステップ

概要で主なコンセプトについて読む
リファレンスドキュメントを見る

マネー ロンダリングを検出するように設計されたモデルのトレーニングとテスト

準備

インスタンスを作成する

キーリングを作成する

REST

curl

PowerShell

gcloud

Linux、macOS、Cloud Shell

Windows（PowerShell）

Windows（cmd.exe）

キーを作成

REST

curl

PowerShell

gcloud

Linux、macOS、Cloud Shell

Windows（PowerShell）

Windows（cmd.exe）

API を使用してインスタンスを作成する

curl

PowerShell

結果を確認する

curl

PowerShell

CMEK 鍵へのアクセス権の付与

BigQuery データセットを作成します

出力データセットを作成する

入力データセットを作成する

サンプル データセットをコピーする

BigQuery データセットへのアクセス権の付与

AML AI データセットを作成する

curl

PowerShell

エンジン構成を作成する

curl

PowerShell

モデルを作成する

curl

PowerShell

バックテスト結果を作成する

curl

PowerShell

バックテスト結果のメタデータをエクスポートする

curl

PowerShell

登録済み当事者をインポートする

curl

PowerShell

予測結果を作成する

curl

PowerShell

Google Cloud コンソールで 1 つのストラクチャリングケースを分析する

クリーンアップ

予測結果を削除する

curl

PowerShell

バックテスト結果を削除する

curl

PowerShell

モデルを削除します。

curl

PowerShell

エンジン構成を削除する

curl

PowerShell

データセットの削除

curl

PowerShell

インスタンスの削除

curl

PowerShell

BigQuery データセットを削除する

次のステップ

マネーロンダリングを検出するように設計されたモデルのトレーニングとテスト

サンプルデータセットをコピーする