Neo4j説明会に参加した。Neo4jイベントはほぼ毎回参加している。
【Neo4jユーザグループからのお知らせ（案浦氏（あんのうら氏））】
現在Connpassに334人、meetupに133人。
2.3はMacでもインストーラ追加。
オープンソースカンファレンスにいくつか参加している。
GraphConnectEurope2016は2016/4/26＠ロンドン。
【Jim Webber氏講演 グラフ型データベースの導入事例について】
Neo4j in Fraud Detection and Finance。つまんない業界にどうNeo4jが入っていくか、について。
○First-Party Fraud
犯罪者当人が自分の不正アカウントで不正をすること。クレジットカードを普通に使ってlimitを上げていき、大きな買い物をして姿を消す手口。最近シンジゲート化している。
実際に存在する電話番号、住所を使ってクレジットカードを作る。実在するので不正だと分かりにくい。
今までの不正検知は二次元。今までにない行為をすると不正と疑われる。その方法だとこのようなシンジゲートに対応できない。そこで、電話番号、住所を共用しているリングを探していく。
例えば、A氏の電話番号とB氏が同じで、B氏の住所をC氏が共有し、C氏の電話をD氏が……。データ自体には問題がないが関係に問題がある、を見つける。
5163人中40人の不正を見つけるのに2495ms。
○Whiplash（交通事故のむち打ち）
交通事故の被害者になるとお金になる、をビジネスにする。組織的に犯罪行為にするシンジゲートが多発している。複数の人間がチームになり、医者、弁護士ともグルになる。犯罪の金額も大きく、自動車保険の半分はこの犯罪に消えていく感じ。
目撃者が複数の事件に関わっているものを洗い出す。その目撃者が絡んでいる人を洗い出す。
○Identity Management
IDマネージメント。Online Payments Fraud。IDとパスワードを使うシステムの脆弱性。Etsy（工芸品を扱うサイト）の事例。ID、パスワードだけではなく、IP、デバイス、場所、支払方法等が絡む。各ファクターに重みづけをする。ID、パスワードは100%として、IPには80%、デバイスはxx%、のように重みづけしてスコア化。たとえばある個人が場所を移動して違うデバイスで違うIPアドレスで、はOK。複数の人間が絡んだリングを見つける。二人が同じクレジットカードを使うのはおかしいので不正である可能性が高い。ただしIPアドレスを共有している場合は除外、等。（家族で同じクレジットカードを使っているかも。）
ガートナーが不正のレイヤーを定義している。Layer1は個人、Layer5はシンジゲート。
○Master Data
マスタデータ管理。企業の中で持っている様々なDB、アプリケーションを統合したい。Adidas、Pitney Bowes、ICE等に事例あり。
ICEはイギリスの会社。オンライントレーダ向けのソーシャルネットワークサービス。Tradic Closure（三角関係）。A氏とB氏が友達、A氏とC氏が友達なら、B氏、C氏も友人になりうる可能性が高いのと同じ考えで、トレーダのトライアングルを探すレコメンデーション。Tradic Closure Predict WW1。第一次世界大戦で、６か国が二つに分かれた理屈も合わせて参照。（
http://yowconference.com.au/slides/yow2013/Webber-ALittleGraphTheoryforDevelopers.pdf P.35の図）
○Governance
ある企業に対して複数の人間が金を流しており、その金の元が特定のアカウント（HSBC）を介している不正を、とあるジャーナリストが見つけた事例。（税金逃れのパターン。）ジャーナリストはNeo4jを使って検知したと発表。Neo4jに対してHSBCから文句が出たが、逆に「これは銀行内で見つけるべきだろ」とコンサルに発展した。
【GraphConnect@San Francisco2015報告＠鈴木いっぺい氏】
Emil Eifremから説明があった。
NeoTechnologyは15年前（2001年）から。NoSQL系では古く、ヨーロッパで設立されたのは珍しいパターン。
Forrester予測だと「2017年に25%のEnterprise企業がグラフDBを使うだろう」とされている。
Gartnerによると「グラフ分析は企業の競合力を高めるもっとも有効な技術、2018年終わりまでには70%の主要企業がグラフデータベースを利用したプロジェクトを採用していると予測」。
グラフデータベースはビックデータカテゴリで最も成長している技術と言われる（他のデータベースに比べ）。
Google、Linked in、PayPalなどはグラフ型をキー技術として採用しているし、Walmart、Cisco、UBSのようなレガシー企業も積極的に採用している。
○スタートアップ
年商三億以下、従業員20人以下の企業ではEnterprise版無料。
○3.0
２．ｘ系は2.3で終了。その後は3.x系へ。ebayによるとMySQLソリューションの1000倍の性能、コード量は1/10-1/100へ。
2.2から2.3はホースの水から滝になったと言われるが、各Versionによって中でかなりの修正がかかっている。2.1がMMIOだったのを2.2ではPage Cacheへ、2.3ではさらに速度10倍。完全Off-Heapキャッシュ。
dockerをサポート対象にしたのも大きなインパクト。IBMのPower8とも共同開発し、大規模メモリサーバの性能を生かせるように。
- 0.x Embedded Java API
- 1.x AREST
- 2.x Cypher採用
- 3.x いくつか呼び方があり、表記方法が異なっていたのを、統一言語ドライバへ（主要言語に対して標準ドライバを提供、コンセプト統一、Javaストアドプロシージャ、高性能ワイヤプロトコルBalt、……）。openCypher（Cypherをオープンソース化してベンダ非依存へ。かつてSQL文が統一化されたような感じ。すでにSparkが採用を発表）。Oracleのグラフ型DB（スペーシャル？）もOpenCypherを採用することを表明。tableau等もサポート予定。
これまではデータの時代だったが、これからはコネクションの時代。IoTの世界。202年には500-750億個のデバイスが相互につながっていると言われる。データをどうモデル化するかだけではなく、関連性が重要に。関連性に付加価値を。500億～は人間の脳細胞と同じで、脳のシナプスのような感じにNeo4jが進むのでは。
【Cypherクエリ本＠安田氏】
インプレス社からCypherクエリ本が発表された。2160円。Kindle版もあり。著者は李氏＠クリエーションライン。
クリエーションライン社では導入コンサルや有償版販売を行っている。導入事例やNeo4j説明もサイトに掲載されているほか、その他技術情報も充実している。（
http://www.creationline.com/lab/neo4j）
【Neo4j本＠長瀬氏】
リックテレコム社から１月ごろNeo4j本発売予定。原稿はもう上がっている。グラフ型DBの入門本。売れれば技術詳細本も出るかもｗ
グラフ構造をどう作るとどう便利か、あたりの話をユーザグループで発表したり勉強したり等したいと考え中。
