@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00233679,
 author = {藤村, 礼子 and 身野, 良寛 and 柴田, 将 and 今井, 春奈 and 岡澤, 拓史 and 中村, 暢達 and Ayako, Fujimura and Yoshihiro, Mino and Sho, Shibata and Haruna, Imai and Takumi, Okazawa and Nobutatsu, Nakamura},
 issue = {5},
 month = {Mar},
 note = {クレジットカード等金融取引のセキュリティ対策において，ルールベースの不正検知や機械学習を活用した不正検知システムが導入されつつある．しかし，不正取引データは正常な取引データに比べ件数が少ないために，機械学習モデル構築に利用する学習データの量として十分でないことが問題となっている．量子アニーリングを用いた制限ボルツマンマシンによって不正データに相当する学習データを生成する手法は，従来のオーバーサンプリング方式や補間サンプリング方式よりも確からしい学習データを増量させることができるため，不正検知の精度が向上する．本報告では，実業務で得られた金融取引データに対し，疑似量子アニーリングを使ったオーバーサンプリングを適用する検証を行い，その有効性を確認した．},
 title = {疑似量子アニーリングによる金融取引データのオーバーサンプリングの有効性検証},
 year = {2024}
}