JP2023081325A - コンピュータ実装方法、コンピュータ実装システム、および非一時的コンピュータ可読媒体（リスクネットワークにおける不審活動検出パイプラインに対してガバナンスを実行するシステムおよび方法） - Google Patents

Abstract

【課題】データ分析パイプライン実行のトレーサビリティを生成するコンピュータ実装方法、コンピュータ実装システム及び非一時的コンピュータ可読媒体を提供する。【解決手段】データ分析パイプライン実行のトレーサビリティを提供するためにデータ及びメタデータを取り込むためのシステムにおいて、パイプライン実行マネージャは、第１のパイプライン実行をトリガーし、１つ以上のタスクを含む第１のパイプライン実行のパイプライン構成を取得し、パイプライン構成と、第１のパイプライン実行に対する開始入力とを取り込んで記憶し、第１のパイプライン実行を実行し、第１のパイプライン実行における各タスクが実行される前に、各タスクの入力データ及び入力メタデータを取り込み、第１のパイプライン実行における各タスクが実行された後に、各タスクの出力データ及び出力メタデータを取り込み、第１のパイプライン実行に関するアラートを取り込みむ。【選択図】図６

Description

本願は一般に、情報ハンドリングもしくはデータ分析またはその両方に関し、より詳細には、不審な活動もしくは取引またはその両方を検出するとともに、不審な活動を検出するためのデータ分析パイプラインに対してガバナンス（結果（例えば、アラートやインサイト）から入力データに遡る（trace back）ことと、入力データがどのように処理されたかを表示することとを含む）を実行するためのコンピュータシステム、プラットフォーム、およびコンピュータプログラムに関する。

金融機関の口座保有者の金融取引および活動を監視し、不審な活動もしくは行為またはその両方（例えば、不正な金融取引など）を検出することが規制上求められている。また、保険金の請求行動を監視して、不審な活動もしくは行為またはその両方（例えば、不正な保険金請求など）を検出することが規制上求められている。不正活動または犯罪活動を示す活動を検出することは、データおよび情報（例えば、多数の金融取引、多数の当事者／主体、もしくは多数の保険金請求またはその組み合わせなど）が膨大であるためますます困難になっている。

金融もしくは保険またはその両方の詐欺、犯罪行為、および他の不審な活動を示す不審な活動を検出するための電子システムおよびデータ分析プロセスが開発されてきた。これらの高度な情報およびデータ分析システム、プラットフォーム、もしくは方法またはその組み合わせは、例えば、関係ネットワーク（例えば、多数の当事者および取引を含む金融取引、保険金請求などの大規模ネットワーク）内において、不正行為もしくは犯罪行為またはその両方を示す可能性のある不審な活動および行為を示すデータパターンの発見、定義、もしくは検出またはその組み合わせを行う。

金融もしくは保険またはその両方のシナリオにおいて、電子システム、およびデータ分析プラットフォームもしくはプロセスまたはその両方は、アラートを作成する。アラートは、分析および審査プロセスにおいてそれぞれ異なる役割を有する分析者およびマネージャが頻繁に確認するものである。一般的なシナリオでは、新しいデータ、例えば１日の金融取引もしくは保険金請求またはその両方のデータが電子データ分析システムにインポートされ、例えばすべてのデータ（古いデータと新しいデータ）に対して電子分析プロセスが実行され、電子データ分析システムが、適切な場合にアラートを生成する。アラートは多くの形態をとることができ、一般的には、不審な人物または事案に対してフラグを立て、さらなる確認および分析を求める場合がある。アラートは多くの場合、ケースマネージャに送られる。ケースマネージャはアラートを確認し、アラートが信用できるものであれば、内部チームによって調査される場合がある。内部チームがアラートを信用できると判断した場合、不審活動報告（ＳＡＲ：suspicious activity report）または不審請求報告（suspicious claim report）が作成される場合がある。金融犯罪の捜査では、この不審活動報告（ＳＡＲ）または不審請求報告がさらに政府当局や他の分析者に確認用に送られることもある。

金融犯罪捜査において重要な要素の１つは、個人または口座の所与のデータがどのようにインサイト、アラート、報告、または不審活動報告（ＳＡＲ）に変換されたかを明白に説明できることである。結果（例えば、アラート、インサイト、報告）から入力データに遡り、データがどのようにシステムによって処理され、特徴およびモデルインサイト（model insights）が得られ、最終的に結果（例えば、インサイト、アラート、もしくは報告またはその組み合わせ）に到達するかを示すことができれば有利である。結果からデータのソースに遡り、異常な個別パターン（individual patterns）、不規則性、または不整合、ならびに異常な全体パターン（global patterns）、不規則性、および不整合を説明できれば有利である。また、異常なパターン、不規則性、または不整合の原因となる差異を説明するための視覚化を行うことがさらに有利である。

本開示は、データ分析パイプライン実行のトレーサビリティを提供するためのコンピュータ実装方法等を提供することを目的とする。

本開示の概要は、不審活動分析パイプラインの理解に資する目的で提供される。ここで、不審活動分析パイプラインは、例えば、結果を遡って、どのように結果に到達したかに関する透明性を提供可能な、不審活動分析パイプラインに対する最初から最後まで（end-to-end）のガバナンスを含む。そして、本開示の概要は、本開示を限定する意図はない。本開示は、当技術分野における当業者に向けられたものである。なお、本開示の各種の態様および特徴は、いくつかの状況または事例においては、個別に用いることが有利な場合もあるし、他の状況または事例においては、本開示の他の態様、実施形態、もしくは特徴またはその組み合わせと組み合わせて用いることが有利な場合もある。したがって、異なる効果を達成すべく、システム、プラットフォーム、アーキテクチャ構造、およびそれらの動作方法に対して変形および変更を行ってもよい。この点に関して、本開示が１つ以上の発明を提示および説明し、諸態様において、特許請求の範囲に規定される多数の発明を含むことが理解される。

１つ以上の実施形態において、分析パイプラインの結果から、アラート報告の作成に用いられたデータのソースまで遡るためのシステム、プラットフォーム、ツール、コンピュータプログラム製品、もしくは方法またはその組み合わせであって、一態様においては、異常なパターンにおける差異を説明するための視覚化を可能にする、システム、プラットフォーム、ツール、コンピュータプログラム製品、もしくは方法またはその組み合わせが開示される。データ分析パイプライン実行のトレーサビリティを提供するためにデータおよびメタデータを取り込むためのシステム、プラットフォーム、ツール、コンピュータプログラム製品、もしくは方法（好ましくは、コンピュータ実装方法）またはその組み合わせが開示される。このシステム、プラットフォーム、ツール、コンピュータプログラム製品、もしくは方法またはその組み合わせは、第１のパイプライン実行をトリガーすることと、１つ以上のタスクを含む、前記第１のパイプライン実行のパイプライン構成を取得することと、前記パイプライン構成と、前記第１のパイプライン実行に対する開始入力とを取り込み、記憶することと、前記第１のパイプライン実行を実行することと、前記第１のパイプライン実行における各タスクが実行される前に、各タスクの入力データおよび入力メタデータを取り込むことと、前記第１のパイプライン実行における各タスクが実行された後に、各タスクの出力データおよび出力メタデータを取り込むことと、前記第１のパイプライン実行に関するアラートを取り込むことと、を含む。一実施形態において、システム、プラットフォーム、ツール、コンピュータプログラム製品、もしくは方法またはその組み合わせは、パイプラインのメタデータを取り込むことをさらに含み、かつ／または、一態様において、前記第１のパイプライン実行は、手動またはスケジューラを用いてトリガーされる。１つの手法において、パイプラインマネージャが、パイプライン構成マネージャを呼び出して、前記第１のパイプライン実行の前記パイプライン構成を取得する。そして、１つのさらなる任意の手法において、パイプラインマネージャが、ガバナンスマネージャを呼び出して、前記第１のパイプライン実行の前記構成と前記第１のパイプライン実行に対する前記開始入力とを取り込み、記憶する。

１つ以上の実施形態において、システム、プラットフォーム、ツール、コンピュータプログラム製品、もしくは方法またはその組み合わせは、前記第１のパイプライン実行における各タスクの前記入力データ、前記入力メタデータ、前記出力データ、および前記出力メタデータを取り込み、記憶する前記ガバナンスマネージャをさらに含む。１つの手法において、システム、プラットフォーム、ツール、コンピュータプログラム製品、もしくは方法またはその組み合わせは、パイプライン実行のトレーサビリティビューを生成することを選択することと、前記パイプライン実行のトレーサビリティビューを生成することと、前記パイプライン実行における全タスクとその順序を示すことと、前記パイプライン実行における各タスクの前記入力データ、前記入力メタデータ、前記出力データ、および前記出力メタデータを示すことと、をさらに含み、任意のさらなる例において、１つのデータインスタンスを選択することと、前記パイプライン実行における各タスクを通じて、前記１つのデータインスタンスに対する前記開始入力を追跡することと、を含む。一実施形態において、システム、プラットフォーム、ツール、コンピュータプログラム製品、もしくは方法またはその組み合わせはさらに、第２のパイプライン実行をトリガーすることと、１つ以上のタスクを含む、前記第２のパイプライン実行のパイプライン構成を取得することと、前記パイプライン構成と、前記第２のパイプライン実行に対する開始入力とを取り込み、記憶することと、前記第２のパイプライン実行を実行することと、前記第２のパイプライン実行における各タスクが実行される前に、各タスクの入力データおよび入力メタデータを取り込むことと、前記第２のパイプライン実行における各タスクが実行された後に、各タスクの出力データおよび出力メタデータを取り込むことと、前記第２のパイプライン実行に関するアラートを取り込むことと、をさらに含む。

１つの手法において、システム、プラットフォーム、ツール、コンピュータプログラム製品、もしくは方法またはその組み合わせはさらに、所与の請求に関する任意の２つのパイプライン実行を選択し、比較を要求することと、前記２つのパイプライン実行の構成を取得することと、前記２つのパイプライン実行の前記構成を比較することと、前記２つのパイプライン実行間の前記構成の差異を表示することと、前記２つのパイプライン実行における各タスクの前記入力データ、前記入力メタデータ、前記出力データ、および前記出力メタデータを比較することと、前記２つのパイプライン実行における各タスクの前記入力データ、前記入力メタデータ、前記出力データ、および前記出力メタデータにおける差異を表示することと、をさらに含む。任意の構成として、システム、プラットフォーム、ツール、コンピュータプログラム製品、もしくは方法またはその組み合わせはさらに、前記２つのパイプライン実行を過去のパイプライン実行に対して比較することと、前記２つのパイプライン実行におけるアラートの数が、前記過去のパイプライン実行よりも閾値だけ多いか少ないかを確認することと、をさらに含む。また、一態様において、前記２つのパイプライン実行間の差異を示す報告を生成することができる。さらなる一実施形態において、システム、プラットフォーム、ツール、コンピュータプログラム製品、もしくは方法またはその組み合わせは、任意の２つの日付を選択し、当該２つの日付のパイプライン実行間の比較を要求することと、前記２つの日付の前記パイプライン実行の構成を取得することと、前記２つの日付の前記パイプライン実行の前記構成を比較することと、前記２つの日付の前記パイプライン実行間の前記構成の差異を表示することと、前記２つの日付の前記パイプライン実行における各タスクの前記入力データ、前記入力メタデータ、前記出力データ、および前記出力メタデータを比較することと、前記２つの日付の前記パイプライン実行における各タスクの前記入力データ、前記入力メタデータ、前記出力データ、および前記出力メタデータにおける差異を表示することと、をさらに含む。

一態様において、データ分析パイプライン実行のトレーサビリティを提供するためにデータを取り込むコンピュータ実装システムが開示される。システムは、プログラム命令を記憶するメモリ記憶装置と、データ分析パイプライン実行のトレーサビリティを提供するために前記プログラム命令を実行する回路およびロジックを有するハードウェアプロセッサであって、当該ハードウェアプロセッサは、前記メモリ記憶装置に結合され、前記プログラム命令の実行に応じて、上述した機能を実行するように構成される。

本発明の上記および他の目的、特徴もしくは利点またはその組み合わせは、添付図面に示し以下に記載する本発明のより詳細な説明および例示的な実施形態から明らかとなろう。

１つ以上の報告、アラート、もしくはインサイトまたはその組み合わせを生成するために用いられる不審活動検出（ＳＡＤ：suspicious activity detection）パイプラインに対してガバナンスを実行するシステム、プラットフォーム、ツール、コンピュータプログラム製品、もしくは方法またはその組み合わせの各種態様、特徴、および実施形態は、添付図面と併せて読むことでよりよく理解されよう。システム、プラットフォーム、および方法の態様、特徴、もしくは各種の実施形態またはその組み合わせを例示する目的で実施形態を図面に示しているが、特許請求の範囲は、図示の正確な配置、構造、特徴、態様、システム、プラットフォーム、モジュール、機能ユニット、プログラミング、命令、アセンブリ、サブアセンブリ、回路、実施形態、方法、プロセス、技術、もしくはデバイスまたはその組み合わせに限定されるべきではない。そして、図示の配置、構造、特徴、態様、システム、プラットフォーム、モジュール、機能ユニット、プログラミング、命令、アセンブリ、サブアセンブリ、回路、実施形態、方法、プロセス、技術、もしくはデバイスまたはその組み合わせは、単独で用いてもよいし、他の配置、構造、特徴、態様、システム、プラットフォーム、モジュール、機能ユニット、命令、プログラミング、アセンブリ、サブアセンブリ、回路、実施形態、方法、技術、プロセス、もしくは装置またはその組み合わせと組み合わせて用いてもよい。なお、参照番号を付した要素は、通常、当該要素の初出の図面に従って番号が付されており、後続の図面にわたって一般的に当該参照番号によって参照される。また、図面中の同様の参照番号は、本発明の例示的な実施形態における同様の部分を表している場合が多い。

本開示のリスク評価ツールのガバナンス操作を含む、本開示の不審活動およびリスク評価ツールの１つ以上の実施形態の実施に適用可能な一例としてのコンピュータシステム／コンピューティング装置の模式図である。 本開示の実施形態に従って不審な活動に対するアラートを生成する電子データ分析プログラムを実行し、かつ一態様において、不審活動検出（ＳＡＤ）実行パイプラインに対してガバナンス（一態様において、結果からデータのソースに遡ることを含む）を実行するシステム／モジュールのブロック図の概要を示す模式図である。 不審活動検出（ＳＡＤ）パイプラインの作成および入力データの処理を行う際のリスク評価ツールの動作中のパイプライン構成マネージャおよびパイプライン実行マネージャのブロック図である。 本開示の実施形態に従ってデータを処理および分析するために、例えば図２のシステム／モジュールによって作成される不審活動検出（ＳＡＤ）パイプラインのブロック図である。 本開示の実施形態に従って図４のパイプラインを実行することによって生成されるアラートおよび関連するインサイトの概略図である。 本開示の実施形態に係る不審活動検出（ＳＡＤ）パイプラインの１つ以上の実行（各種タスクの入力および出力を含む）の結果を取得する方法の概略フローチャートである。 本開示の実施形態に係る不審活動検出（ＳＡＤ）パイプラインの入力データを説明する図である。 本開示の実施形態に係る不審活動検出（ＳＡＤ）パイプラインにおける代表的なタスクの入力および出力を説明する図である。 本開示の実施形態に係る不審活動検出（ＳＡＤ）パイプラインの１つ以上の実行結果を遡る方法の概略フローチャートである。 本開示の実施形態に係る不審活動検出パイプラインのトレーサビリティブロック図である。 本開示の実施形態に係る不審活動検出（ＳＡＤ）パイプラインにおける２つのパイプライン実行を比較する方法の概略フローチャートである。 複数の請求とその結果スコアを一覧にした表１と、請求１についての実行履歴を示した表２とを示す図である。 図１３は、表２における請求２についてのスコア履歴を示す図であり、右側に各種の強調された差異を示す図である。 本開示の実施形態に係る不審活動検出（ＳＡＤ）パイプラインにおける２つのパイプライン実行を比較する方法の概略フローチャートである。 本開示の実施形態に係る不審活動検出（ＳＡＤ）パイプラインにおける２つのパイプライン実行の比較を表す図である。 本開示に係るさらに別の一例としてのシステムを示す図である。

以下の説明は、本発明の一般的な原理を説明するためになされるものであり、本明細書において特許請求される発明概念を限定する意図はない。以下の詳細な説明では、不審活動検出（ＳＡＤ）パイプラインに対してガバナンス（一実施形態においては、結果からデータのソースに遡るトレーサビリティを可能にする）を実行するためのシステム、プラットフォーム、ツール、フレームワーク、コンピュータプログラム製品、方法、もしくは技術またはその組み合わせについての理解に資するために多数の詳細を示す。ただし、システム、プラットフォーム、ツール、フレームワーク、コンピュータプログラム製品、およびその動作方法の多数の異なる実施形態が、これらの具体的詳細なしで実施可能であることが当業者には理解されよう。そして、特許請求の範囲および本開示は、本明細書で具体的に記載され図示される配置、構造、システム、アセンブリ、サブアセンブリ、プラットフォーム、フレームワーク、モジュール、ツール、機能ユニット、回路、プログラミング、命令、実施形態、特徴、態様、プロセス、方法、技術、もしくは詳細またはその組み合わせに限定されるべきでない。さらに、本明細書に記載の特定の特徴、態様、配置、構造、システム、アセンブリ、サブアセンブリ、プラットフォーム、フレームワーク、モジュール、ツール、機能ユニット、回路、実施形態、プログラミング、命令、方法、プロセス、技術、詳細などは、記載される他の特徴、態様、配置、構造、システム、アセンブリ、サブアセンブリ、プラットフォーム、フレームワーク、モジュール、ツール、機能ユニット、回路、実施形態、プログラミング、命令、技術、方法、プロセス、詳細などと組み合わせて（各種の組み合わせおよび置換の各々にて）使用可能である。

以下の説明において、例えば金融もしくは保険金請求またはその両方の取引に関連して不審な活動を検出してアラートを生成するように構成および適合された電子データ分析プログラム、または電子リスク評価ツールもしくはシステムまたはその両方を含む、情報処理システムおよびデータネットワークの従来の特徴は、当業者には明らかであると思われるため、説明を省略しているかまたは簡単にしか説明していない。当業者は、大規模データ処理／分析（情報／データ処理システムとも呼ばれる）およびその動作を含むデータ処理およびデータ分析、ならびに不正行為もしくは他の犯罪行為またはその両方を示す可能性がある不審な活動を検出するためのデータ分析システム、ツール、プラットフォーム、機械学習、もしくはプロセスまたはその組み合わせを含むデータ分析の応用に精通していることが想定される。

図１は、金融サービス、保険金請求処理、および関連業界の領域における不審な活動の検出（例えば、保険金請求詐欺もしく金融詐欺またはその両方の検出）を行う方法を実施する電子リスク評価ツール１００の実施形態を示す図である。各実施形態において、このようなシステムツール１００は、特定の当事者、組織、もしくは取引またはその組み合わせに関するアラートを発行可能な金融機関（例えば、銀行）もしくは保険会社、または当該アラートを受信可能な規制当局が使用するか、またはこれらの組織のために使用してもよい。アラートは、不審な活動に関与していることが判明した主体（entity）または当事者に対して金融機関（例えば、所与の当事者による不審な活動を発見した銀行）が発行し、関係当局に報告してもよい。保険金詐欺の場合、アラートは、主体もしくは保険金請求またはその両方に対して発行してもよい。ここで、「不審な（suspicious）」主体とは、医者、自動車修理工場、請求人、または「監視」リストに記載されている可能性のある任意の当事者とすることができる。

不審な金融活動（例えば、盗まれたクレジットカード認証情報もしくは保険金請求詐欺またはその両方の結果としての不正取引）を検出する場合、実施形態に係るリスク評価ツール１００は、リスク評価ソフトウェアアプリケーションおよびモデルを実行するように構成されたコンピュータシステム、サーバ、コンピューティング装置、パーソナルコンピュータ、ラップトップ、タブレット、スマートデバイス、モバイルデバイス、スマートフォン、または他の任意の同様のコンピューティング装置であってもよい。その実施形態は、図１６でより詳細に説明する。

システムまたはプラットフォームとも呼ばれるリスク評価ツール１００は、１つ以上のハードウェアプロセッサ１５０Ａ、１５０Ｂ（中央処理装置（ＣＰＵ）とも呼ばれる）、メモリ１６０（例えば、オペレーティングシステム、アプリケーションプログラムインタフェース（ＡＰＩ）、プログラム命令の記憶用）、ネットワークインタフェース１５６、表示装置１５８、入力装置１５９を含み、コンピューティング装置に一般的な任意の他の特徴を含むことができる。いくつかの態様において、リスク評価ツールまたはシステム１００は、例えば、パブリックまたはプライベート通信ネットワーク９９を介してクラウドベースのサーバ１２０を含む１つ以上のネットワーク１２５またはウェブサイト１２５と通信するように構成された任意のコンピューティング装置であってもよい。例えば、ネットワークまたはウェブサイト１２５は、情報（例えば、多数の当事者（主体）間で発生する金融取引）を記録／保存する金融機関を含んでもよい。ネットワークまたはウェブサイト１２５はさらに、情報（例えば、複数の当事者および複数の取引間で発生し、かつ複数の当事者および複数の取引が関係する複数の保険金請求）を記録／保存する保険組織またはシンジケートを含むことができる。このような電子取引もしくは請求またはその両方は、関連する金融口座もしくは請求情報またはその両方とともにデータベース１３０Ａに記憶することができ、主体および当事者の情報は関連データベース１３０Ｂに記憶することができる。さらに、システム１００の一部として図示するように、ローカルメモリ１５２もしくは接続型メモリ記憶装置１５２またはその両方、あるいはシステム１００への入力用にリモートネットワーク接続を介してアクセス可能なリモートメモリ記憶装置（例えば、データベース）が設けられてもよい。

図１に示した実施形態では、プロセッサ１５０Ａ、１５０Ｂは、例えば、マイクロコントローラ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、または各種の動作を実行するように構成された任意の他のプロセッサを含んでもよい。通信チャネル１４０（例えば、データバスライン、アドレスバスライン、入力／出力（Ｉ／Ｏ）データライン、ビデオバス、拡張バスなどの有線接続）は、システム１００の各種コンポーネント間の信号をルーティングするものとして図示されている。プロセッサ１５０Ａ、１５０Ｂは、後述する命令を実行するように構成される。これらの命令は、例えば、プログラムされたモジュールとして関連メモリ記憶装置１６０に記憶されてもよい。

メモリ１６０は、例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）もしくはキャッシュメモリまたはその両方などの揮発性メモリの形態の非一時的なコンピュータ可読媒体を含んでもよい。メモリ１６０は、例えば、他の取り外し可能／取り外し不可能な揮発性／不揮発性の記憶媒体を含んでもよい。非限定的な例として、メモリ１６０は、ポータブルコンピュータディスケット、ハードディスク、ＲＡＭ、ＲＯＭ、消去可能プログラマブルＲＯＭ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、ポータブル（ＣＤ－ＲＯＭ）、光記憶装置、磁気記憶装置、または上記の任意の適切な組み合わせを含んでもよい。

ネットワークインタフェース１５６は、例えば、有線または無線接続を介して、サーバ１２０との間でデータまたは情報を送受信するように構成される。例えば、ネットワークインタフェース１５６は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＷＩＦＩ（例えば、８０２．１１ａ／ｂ／ｇ／ｎ）、セルラーネットワーク（例えば、ＣＤＭＡ、ＧＳＭ、Ｍ２Ｍ、３Ｇ／４Ｇ／ＬＴＥ、５Ｇ）、近距離無線通信システム、衛星通信、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）経由、広域ネットワーク（ＷＡＮ）経由、または、コンピューティング装置１００がサーバ１２０と情報を送受信可能な他の任意の通信形式などの無線技術および通信プロトコルを利用してもよい。

ディスプレイ１５８は、例えば、コンピュータモニタ、テレビ、スマートテレビ、パーソナルコンピューティング装置（例えばラップトップ、スマートフォン、スマートウォッチ、仮想現実ヘッドセット、スマートウェアラブルデバイスなど）に組み込まれたディスプレイ画面、またはユーザに情報を表示するための他の任意の機構を含んでもよい。いくつかの態様において、ディスプレイ１５８は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、電子ペーパー／電子インクディスプレイ、有機ＬＥＤ（ＯＬＥＤ）ディスプレイ、または他の類似のディスプレイ技術を含んでもよい。ディスプレイ１５８は、任意の構成として、タッチ式としてもよく、入力装置として機能してもよい。入力装置１５９は、例えば、キーボード、マウス、タッチ式ディスプレイ、キーパッド、マイクロフォンもしくは他の同様の入力装置、または、単独もしくは組み合わせて使用されてユーザにコンピューティング装置１００とインタラクションする能力を提供可能な他の任意の入力装置を含んでもよい。

不審な活動（例えば金融詐欺）を検出し、アラートを作成するためのリスク評価ツール１００としてコンピュータシステムを構成することに関して、ローカルまたはリモートメモリ１５０は、情報および関連メタデータ１５４を記憶するように構成されてもよい。そのような取り込まれ記憶されたデータは、当事者、口座、取引、請求、関係、および、電子データベース１３０Ａ、１３０Ｂに記憶された取引、請求、もしくはデータまたはその組み合わせから得られる関連メタデータを含むことができる（ただし、これらに限定されない）。これに代えて、またはこれに加えて、主体のデータ、主体の関係、取引データおよびメタデータ１５４は、コンピュータシステム１００に取り付けられた別のローカルメモリ記憶装置に記憶することができる。

１つ以上の実施形態におけるシステム１００のメモリ１６０は、不審な活動（例えば、金融詐欺、マネーロンダリング、保険金詐欺）の検出およびアラートの作成に関連するリスク評価を行うように適合されたプログラムされた命令を有する１つ以上のモジュール１６２を含むかあるいは構成する、ツールもしくはプラットフォームまたはその両方を記憶する。

一実施形態において、関連メモリ１６０に記憶された、プログラムされた処理もしくは分析またはその両方のモジュール１６２のうちの１つは、データ取り込みモジュール１６５を含んでいる。データ取り込みモジュール１６５は、大量のデータ（例えば、当事者、口座、取引、請求データ）へのアクセス／読み取りを行うように回路を動作させるための命令およびロジックを提供する。ここで、データは、当該データを処理および分析してアラートを生成および出力する他のモジュールが使用するものである。１つ以上の実施形態において、データ取り込みモジュール１６５に対する入力データは、当事者、口座、取引、請求などを含む。例えば金融機関（銀行など）が、例えば政府の監督または規制（例えばアンチマネーロンダリング（ＡＭＬ）法など）の結果として、マネーロンダリング計画または他の詐欺が行われているかどうかを判断したい場合、入力データは、当該金融機関との間で生じている取引もしくは当該金融機関が処理している取引、当該金融機関との金融取引もしくは当該金融機関を通じた金融取引の当事者、および、当該金融機関の口座情報（顧客）を含むことができる。保険組織などの場合、入力データは、当該保険組織と取引している当事者、当該保険組織に対して行われた請求、当該保険組織の保険情報（顧客）、保険の引き受けに関与した代理店またはブローカーの身元、および請求の処理に関与した当事者（例えば、自動車を修理する自動車修理工場、患者の治療を行う医師など）を含むことができる。上記の例は限定的なものではなく、システム／ツール／プラットフォームが適用される状況は他にも考えられるし、追加または他の入力データを提供してもよい。

一実施形態において、メモリ１６０は、データ（通常は大量のデータ）を処理および分析し、アラートを生成および出力するように回路を動作させるための命令およびロジックを提供する、分析およびガバナンスフレームワーク１７０もしくはプラットフォーム１７０またはその両方を含んでいる。分析およびガバナンスプラットフォーム１７０（ガバナンスプラットフォーム１７０、プラットフォーム１７０、フレームワーク１７０、ガバナンスフレームワーク１７０、システム１７０、ツール１７０、またはモジュール１７０とも呼ぶ）は、変数に基づいて不正リスク確率を決定するための１つ以上のモデル、もしくはデータまたはその両方を含んでいることが好ましい。データおよびモデルに基づいて、ガバナンスプラットフォーム１７０は、インサイト、アラート、もしくは報告またはその組み合わせを生成する。分析者は、インサイトもしくはアラートまたはその両方を確認することができ、当事者、取引、もしくは請求またはその組み合わせの潜在リスクレベルに関してフィードバックを提供することができる。

ガバナンスプラットフォーム１７０は、データを処理および分析するとともに分析者による確認用の関連アラートを提供するための１つ以上のモデルを含み、かつこれを呼び出すことができる。ガバナンスプラットフォーム／モジュール１７０は、例えば、犯罪活動（例えば詐欺）を示す不審な活動を検出するための、例えばＭＬモデルモジュール１７２を通じた教師あり（または教師なし）機械学習（ＭＬ）技術（当技術分野で公知の、例えば入力データの値（分類）を予測する回帰モデルを用いた教師あり学習や、教師なし学習（クラスタリング）技術）を含み、かつこれを呼び出すことができる。一実施形態において、例えばＭＬモデルモジュール１７２を含むガバナンスプラットフォーム１７０は、関連性リスク（Risk-by-Association）分析器を含むことができる。関連性リスク分析器は、確率的リスクモデルを実行して関連性リスク分析スコアを生成可能な回路を動作させるための命令およびロジックを提供する。一実施形態において、関連コンピュータメモリ１６０に記憶され、一態様においてガバナンスプラットフォーム１７０の一部である任意の構成としての別の処理モジュール１６２は、取引ネットワークにおいて犯罪活動もしくは不正活動またはその両方を示す不審な活動または行為を示すデータパターンを検出するためのロジックおよび命令を使用するパターン判定モジュールまたはモデルである。当事者、取引、請求データ、環境データ、業界データ、位置データ、他のデータに関係する特徴およびメタデータ、ならびに取得したデータに対する変更に基づいて、隠れマルコフモデルまたは人工ニューラルネットワークを用いた技術を代替的または追加的に採用して、特定の当事者、取引、請求、もしくはデータ状態の変化またはその組み合わせに関連するリスクを計算してもよい。機械学習（ＭＬ）モデルモジュール１７２は、ガバナンスプラットフォーム１７０内に含まれるものとして図示しているが、ガバナンスプラットフォーム１７０とは別のモジュール／モデルとすることもできる。

一実施形態において、ガバナンスプラットフォーム１７０は、例えばメモリ１６０内に任意の構成としてのグラフおよび構築モジュール／モデル１７５を含む。そして、ガバナンスプラットフォーム１７０は、アラートの生成およびリスクへのアクセスに使用するためのグラフ（例えば、関係ネットワーク）を形成／構築し、もしくはグラフからデータを読み取り、またはこの両方を行うように回路を動作させるための命令およびロジックを提供する。グラフ構築モジュール１７５は、ガバナンスプラットフォーム１７０内に含まれるものとして図示しているが、ガバナンスプラットフォーム１７０とは別のモジュール／モデルとすることもできる。他のモジュールまたはモデルは、さらなるルールモデルを含むことができる。ガバナンスプラットフォーム１７０のさらなる詳細は後述する。また、ガバナンスプラットフォーム１７０は、上述したモジュールまたはモデルに限定されず、任意の数のモデル／モジュールをガバナンスプラットフォーム１７０において使用可能である。

ある態様において、取り込みモジュール１６５が受信した入力データをロードし、ガバナンスプラットフォーム１７０が入力データ（例えば、当事者データ、口座データ、取引データ、請求データ、業界データ、地理データ、および、メタデータを含む他のデータであってもよい）から、様々なインサイトと、アラートの発行要否とを決定する。ほとんどの場合、データ取り込みモジュール１６５によって大量のデータが入力および処理される。メモリ１６０は、任意の構成として、プログラムモジュールのうちの１つ以上（一実施形態においてはすべて）を呼び出しまたは起動するとともに、リスク評価ツール１００の不審活動検出動作を呼び出すようにシステム１００を構成するための命令を有する監視プログラムを含む。一実施形態において、監視プログラムは、データ取り込みモジュール１６５によって取り込まれたデータを用いて報告もしくはアラートまたはその両方を生成するためのガバナンスプラットフォーム１７０を実行するための方法を呼び出し、かつそのためのアプリケーションプログラムインタフェース（ＡＰＩ）を提供する。

少なくとも１つのアプリケーションプログラムインタフェース（ＡＰＩ）１９５は、一実施形態において、ユーザ（例えば、特に犯罪活動もしくは不正活動またはその両方の検出に関連して金融／財務分野の訓練を受けた領域専門家（domain expert））から入力データを受け付けるために呼び出される。ユーザＡＰＩ１９５を介して、分析者は、報告もしくはアラートまたはその両方を受け取る。分析者は、インサイトを含むアラートを確認し、一実施形態においては、リスクに応じて特定の当事者、取引などの調査をさらに進めるかまたは終了するかのフィードバック情報を提供することができる。さらなる調査の結果として、不審活動報告もしくは不審請求報告またはその両方が発行される場合がある。

不審活動検出（ＳＡＤ）パイプラインに対して、ガバナンスを実行する必要性がある。これは、人物、口座、または請求に関する所与のデータがどのようにアラートまたは不審活動報告（ＳＡＲ）に至ったかを明白に説明する必要性を含む。より具体的には、結果（アラート）から入力データに遡り、データがシステムにおいてどのように処理されたか（特徴やモデルインサイトの特定を含む）、およびアラートがどのように生成されたかを示す必要性がある。さらに、異常な個別パターンを説明する必要性がある。例えば、請求Ａについて３日間にわたってスコアがつけられ、１日目のスコアが５０、３日目のスコアが７５であった場合、異常な変化や差異（これは例えば、モデルの改良または変更、主体に関する新事実、もしくは特徴選択の向上またはその組み合わせが理由である可能性がある）を説明することが有利となる。また、異常な全体パターンも説明する必要性がある。例えば、１０日間でシステムが平均１００個のアラートを生成し、次の２日間でシステムが平均２５０個のアラートを生成した場合、ＳＡＤパイプラインの動作におけるこの異常な変化を説明する必要性がある。

１つ以上の実施形態において、ガバナンスプラットフォーム１７０は、不審活動検出（ＳＡＤ）パイプラインに対するガバナンスを実行し、好ましくは、ＳＡＤパイプラインに対する最初から最後までのガバナンスを提供する。１つ以上のアプローチにおいて、ガバナンスプラットフォーム１７０は、ＳＡＤパイプラインの結果から入力データに遡る機能を提供し、データがシステムにおいてどのように処理されたか（特徴、モデルインサイト、および結果を含む）を示すことができる。１つ以上の態様において、ＳＡＤパイプラインに対する変更（例えば、データ、データタスク、データタスクの構成、モデルタスクおよびモデル構成タスク、モデル性能、もしくはルールまたはその組み合わせに対する変更を含む）が追跡される。１つ以上のさらなる態様において、ＳＡＤパイプラインの実行が追跡される（例えば、入力／出力データ、アラート、および統計値を含む）。好適な実施形態では、結果からデータのソースまで遡って、一態様においては、視覚化によって異常なパターンにおける差異が説明される。

一実施形態において、ガバナンスプラットフォーム１７０は、構成更新としてのＳＡＤパイプライン更新を取り込み（capture）記憶し、ＳＡＤパイプライン実行イベントを取り込み記憶して実行構成（run configuration）を取り込み、ＳＡＤパイプラインもしくはパイプライン実行構成またはその両方からの要求に応じてトレーサビリティを生成し、もしくはガバナンスビュー（例えば、トレーサビリティビューもしくは比較表示またはその両方）を生成し、またはこれらの組み合わせを実行する。

図２は、ガバナンスプラットフォーム１７０のさらなる詳細を示す図である。ガバナンスプラットフォーム１７０は、インサイトもしくはアラートまたはその両方を生成するように設計および構成される。ガバナンスプラットフォーム１７０はさらに、詳細に説明するように、（例えば分析者による確認用に）１つ以上のインサイトもしくはアラートまたはその両方を生成する不審活動検出（ＳＡＤ）パイプラインを作成もしくは実行、またはその両方を行うように構成することができる。明瞭化のために、図２は、ガバナンスフレームワーク１７０の機能ユニット２１０を示している一方で、図１のガバナンスフレームワーク１７０およびシステム１００の詳細、仕様、特徴の一部を省略している。機能ユニット２１０もしくは機能ユニット２１０に関連する処理ユニットまたはその両方は、機能ユニットのそれぞれの機能および動作を実行するように回路を動作させるための命令もしくはロジックまたはその両方を含んでいる。例えば、機能ユニット２１０は、機能ユニットによって実行されるプロセス工程の１つ以上を実行するために回路（例えば、プロセッサ、コンピュータ、サーバなど）によって実行可能な命令もしくはロジックまたはその両方を含む。

図２の実施形態におけるモジュール１７０は、トレーサビリティマネージャ２２０、パイプライン実行マネージャ２３０、パイプライン構成マネージャ２４０、パイプライン実行部２５０、およびケースマネージャ２６０を含む機能ユニット２１０を示している。パイプライン構成マネージャ２４０は、例えば、呼び出すべきモデル／タスク、使用すべきデータ２０５、およびデータ２０５の使用方法を決定することによって、不審活動検出（ＳＡＤ）パイプライン４００（図４参照）を作成、構成、もしくは維持またはその組み合わせを行う。構成は、テーブルまたはＪＳＯＮオブジェクトとして取得できる。

パイプライン構成マネージャ２４０はまた、例えば、どのバージョンであるか、誰がＳＡＤパイプラインのバージョンを修正／作成したか、いつパイプラインのバージョンが修正／作成されたかといったパイプライン構成の各レビジョンを維持する。パイプライン構成マネージャ２４０は、入力データ、パイプラインフロー、どのフィルタが使用されているかとそのバージョン、どの変換関数（transform function）が使用されているかとそのバージョン、どのモデルが使用されているかとそのバージョン、どのコードモジュールが使用されているかとそのバージョンといったＳＡＤパイプラインの詳細を維持する。すなわち、所与のパイプラインについて、パイプライン構成マネージャ２４０は、例えば、データ、データタスク、データタスクの構成、モデルタスクおよびモデルタスクの構成、モデル性能、もしくはルールまたはその組み合わせを含むＳＡＤパイプラインの各要素の変更制御を維持する。パイプライン構成マネージャ２４０のブロック図を、図３に示す。

パイプライン実行部２５０は、ＳＡＤパイプラインを実行（ＳＡＤパイプライン構成とそのバージョンを読み取ることを含む）し、パイプライン内のタスク／ステップを実行する。パイプライン実行部２５０は、パイプライン実行構成を更新し、パイプライン３００をタスクごとに実行して、インサイト２９２もしくはアラート２９０またはその両方を生成し、出力する。パイプライン実行マネージャ２３０は、（例えば、パイプラインごとに）実行の詳細を維持する。パイプライン実行マネージャ２３０は、どのプログラムもしくはモデルまたはその両方が実行されるか（パイプラインの各実行時（例えばパイプラインの開始時および完了時など）にどれがいつ実行されるかを含む）と、実行の成果または結果とを管理および追跡する。各ＳＡＤパイプライン実行について、パイプライン実行マネージャ２３０は、タグデータ、バージョンデータ、スナップショットデータ、モデル、構成、および結果を記録する。パイプライン実行マネージャ２３０は、任意の所与のパイプラインのランタイム情報を把握しており、所与の変更に対してどの実行が影響を受けているかの特定に用いることができる。パイプライン実行マネージャ２３０、および各パイプライン実行構成の情報の図を、図３に示す。

トレーサビリティマネージャ２２０は、システム内の異なるアーチファクトのトレーサビリティを維持する。トレーサビリティマネージャ２２０は、アラート、およびどのモデル、プログラム、フィルタ、データ、変換関数、インサイト、もしくはイベントまたはその組み合わせがアラート２９０の生成に使用されたかをたどることによって、所与のアラートに関するパイプライン実行の特定を容易にすることができる。トレーサビリティマネージャ２２０は、結果からデータのソースに遡り、例えば、所与のクレーム、口座、もしくは人物またはその組み合わせについての入力データが前処理においてどのように変換され、特徴量エンジニアリング（feature engineering）においてどのように特徴量に変換され、入力データに対してどのモデルが実行され、どのような結果が得られ、階層化モデルアプローチにおいて結果が後続モデルにどう影響し、結論／アラート（またはアラートなし）に帰結したかを示す。ケースマネージャ２６０は、各種の機能ユニット２１０を管理するものであり、一実施形態においては、システムが生成したアラートを確認するためにユーザまたは分析者によって通常使用されるアプリケーションである。アラートが十分に疑わしい場合、一態様において、アラートを調査キューに移動させることができる。アラートが誤判定の場合、分析者または監督者は、ケースを終了することができる。

モジュール１７０は、機能ユニット２１０を用いてＳＡＤパイプラインを生成および実行し、システム１００（例えば、ガバナンスプラットフォーム／モジュール１７０）が取り込んだ、もしくは受信した、またはその両方を行ったデータ２０５に基づいて、アラート２９０を準備する。例えば、モジュール１７０は、定期的に（例えば、毎晩など）追加データを受信する。モジュール１７０は、分析者または他のユーザからの入力を通じて、または、任意の構成ではプログラムの一部として、アラート２９０を生成するために実行するプログラムまたはモデルを選択する。アラート２９０を生成するモジュール１７０は多くの形態をとることができ、モジュール１７０が有する機能ユニット２１０の数は、図２を参照して説明したものよりも多くても少なくてもよい。モジュール１７０（例えば、ＳＡＤパイプライン）を実行して、定期的（例えば、所定の時間）にアラートを生成してもよいし、もしくは、ユーザ２９５によって手動で、直ちにあるいは所望の時間に生成してもよいし、またはその両方で生成してもよい。

図３は、パイプライン実行マネージャ２３０がパイプライン構成マネージャ２４０とインタラクションしてＳＡＤパイプラインを生成、実行、もしくは遂行またはその組み合わせを行うブロック図である。パイプラインの実行がトリガーされると、パイプライン実行マネージャ２３０はパイプライン構成マネージャ２４０を呼び出してパイプライン構成を取得する。そして、パイプライン実行マネージャ２３０は、実行されるモデルおよびプログラムを管理および監督する。

図４は、ガバナンスプラットフォーム１７０によって生成もしくは作成またはその両方が行われる不審活動検出（ＳＡＤ）（例えば、詐欺検出）実行パイプライン４００を示す図である。一実施形態において、パイプライン４００は、データ２０５（図４においてデータサブセット２０６（ｄ１）、データサブセット２０７（ｄ２）、およびデータサブセット２０８（ｄ３）として図示）を受信もしくは取り込みまたはその両方を行うことを含む。例えば、ｄ１データサブセット２０６は当事者、ｄ２データセット２０７は取引、ｄ３データセット２０８は請求を表す。なお、データの量は、図４に例示されたデータ２０５よりもはるかに大きくかつ多数であってもよいし、またその可能性が高い。実行パイプライン４００は、データ２０５を処理してアラート２９０を作成、生成、もしくは出力またはその組み合わせを行うために１つ以上のタスク４０５（例えば、１つ以上のフィルタ４２０、１つ以上の変換関数４３０、１つ以上のモデル４４０、および１つ以上のコードユニット４５０）を含むことができる。実行パイプライン４００は、データを入力として受け取り、複数のタスク４０５を実行してデータを処理することにより出力２９０を生成するフローを示す。出力２９０は、任意の構成として１つ以上のインサイト２９２を含むことができる。

実行パイプライン４００は、１つ以上のフィルタ４２０（図４において、フィルタ１（４２２）、フィルタ２（４２４）、およびフィルタ３（４２６）として図示）を含む。フィルタ４２０は、データ２０５（例えば、データｄ１（２０６）、データｄ２（２０７）、およびデータｄ３（２０８））に適用される。フィルタ４２０は、例えば行列をフィルタリングすることによってデータ２０５またはデータサブセット（例えば、２０６）を処理し、所望のデータまたはデータサブセットを（例えば所望のフォーマットで）取得する。図４に示すように異なるフィルタ４２０を異なるデータに適用してもよいし、同じフィルタ４２０を異なるデータに適用してもよいし、異なるフィルタ４２０を同じデータに適用してもよい。検出パイプライン４００は、１つ以上の変換関数４３０を適用することができる。変換関数４３０は、データをさらに処理し、変換する。変換関数４３０の一例は、特定の請求に対する物理的な損害または傷害の請求書を集約する、「集約（aggregate）」関数とすることができる。別の例としては、損失日が平日か週末か、および営業時間中か営業時間外かを計算する単純な関数が挙げられる。パイプライン４００において、変換関数４３０は、変換関数４３２（変換関数１）、変換関数４３４（変換関数２）、変換関数４３５（変換関数３）、変換関数４３６（変換関数４）、および変換関数４３８（変換関数５）である。検出パイプライン４００で用いる変換関数４３０の数はこれより多くても少なくてもよい。

実行パイプライン４００において、異なるインシデントモデル４４０を適用することができる。１つ以上のフィルタ４２０および１つ以上の変換関数４３０が、１つ以上の特徴セット４４５を生成し、特徴セット４４５は、１つ以上のモデル４４０に入力もしくは提供またはその両方が行われる。１つ以上の特徴または特徴セット４４５は、フィルタリングされ、選択され、かつ選択したモデル４４０が使用するための形態に変換されたデータ２０５を含む。言い換えれば、各種のモデル４４０は、出力４４８を実行および生成するために、特定のデータを特定の形式で希望もしくは要求またはその両方を行う。実行パイプライン４００において、例えば、変換関数４３４から出力された特徴４４５（例えば、特徴１）がモデル４４２（モデル１）に供給されて、出力４４８が生成される。

モデル４４０（プログラム４４０とも呼ばれる）は、１つ以上の実施形態において、特徴セット４４５として入力を受け取り、モデルが実行する処理の量に応じて、インサイト４７０、アラート２９０、もしくは、例えばさらに処理することでインサイト４７０もしくはアラート２９０を生成可能な値（データ）４４８、またはその組み合わせを出力または生成する。一実施形態において、モジュール１７０もしくは検出パイプライン４００またはその両方からの出力はアラート２９０であり、１つ以上の態様においてアラート２９０は、１つ以上のモデル４４０から直接出力される。これに加えて、またはこれに代えて、１つ以上のモデル４４０からの出力は、１つ以上のアラート２９０の生成に使用される１つ以上のインサイト４７０とすることができる。モデル４４０は、例えば、関連性リスク分析器、パターン決定モデル、ルールモデル、機械学習（ＭＬ）モデル等とすることができる。モデル４４０の数はより多い場合またはより少ない場合も考えられるが、図示のパイプライン４００は、３つのモデル４４０（例えば、モデル４４２（モデル１）、モデル４４４（モデル２）、およびモデル４４６（モデル３））を備えている。

さらなる実施形態において、１つ以上のモデル４４０は、説明文テンプレート（narrative template）内の変数を置き換えてインサイト４７０を作成するのに用いられる値（出力４４８）、もしくはアラート２９０を生成するのに使用可能な値、またはその両方を生成することができる。すなわち、モデル出力４４８に基づいて、検出パイプライン４００もしくはモジュール１７０またはその両方（例えば、変換関数４３０もしくはさらなるモデル４４０またはその両方）は、説明文（narrative）中の変数を置き換え、得られた説明文をインサイト４７０として提供することができる。例えば、１つ以上のモデル４４０を適用した後、モデル４４０からのデータ出力４４８は、さらなる（１つ以上の）変換関数４３０によって、および１つ以上のモデル４４０によって、１つ以上のインサイト４７０を生成するためにさらなる処理および操作が行われてもよい。１つ以上の実施形態において、モデル出力４４８は技術的な出力であり、システムのユーザは通常、自身が理解可能なテキスト言語（例えば、文章）に応答するので、モデル出力４４８は、任意のさらなる変換関数、もしくはさらなるモデル、またはその両方に供されて、インサイト４７０と呼ばれる説明文を構築することができる。パイプライン４００において、例えば、モデル４４２および４４４からの出力４４８を変換関数４３８が受け取り、変換関数４３８がデータを説明文への挿入用にさらに処理し、モデル４４６が変換関数４３８からの出力を入力特徴４４５として受け取り、モデル４４６が変換関数４３８からの値を説明文に挿入し、モデル４４６が１つ以上のインサイト４７０を出力する。さらなる例として、モデル４４２は、２つの値［Cluster A, 10］を返す。ここで、ＡはクラスタＩＤであり、１０はクラスタ内の不正行為の数である。モデル４４２または別のモデルは、モデル４４２からの出力値４４８を説明文テンプレートに配置または置換して、インサイト３７０を生成することができる。つまり、説明文テンプレートが「Party <party_id> is in Cluster <cluster id> which contains <Number_of_fraud_parties> parties」と定義される場合、モデル４４２または別のモデルは上記の値を使用して、「当事者Ａは、１０の不正当事者を含むクラスタＡ内にいる」というインサイトを、モデル４４２または別のモデルが出力するインサイト４７０として生成する。

パイプライン４００における任意の構成としてのコード４５０を適用して、データをさらに変換してもよい。例えば、コード４５０は、ケースの出力をスコア評価するためのルックアップテーブルとすることができる。パイプライン４００のモデル４４６（モデル３）は、数値スコアまたは値を出力することができ、コード１（４５０）は、当該数値スコアまたは値が閾値を超えているかどうかを判定し、超えている場合、アラート２９０を生成または出力することができる。パイプライン４００またはモデル４４０の出力は、「低リスク」、「中リスク」、または「高リスク」という形態であってもよいが、出力は他の形態またはフォーマットとすることもできる。１つ以上の実施形態において、入力データ２０５はガバナンスプラットフォーム１７０に（かつ、一実施形態においては検出パイプライン４００に）供給され、特徴４４５に変換される。特徴４４５は、１つ以上のモデル４４０に供給され、１つ以上の態様において、１つ以上のモデル４４０が１つ以上のインサイト２９２として出力４４８を生成する。１つ以上のインサイト２９２は、アラート２９０の生成に使用される。

なお、検出パイプライン３００は、１つ以上のタスク３０５を実行する１つ以上の実行パイプライン、すなわちサブブランチ３０２を含むことができる。例えば、フィルタ３２２（フィルタ１）、変換関数３３２（変換関数１）、変換関数３３４（変換関数２）、およびモデル３４２（モデル１）は、実行サブパイプライン３０２を示す。各サブパイプライン３０２は、異なるタスク３０５（例えば、異なるフィルタ、異なる変換関数、もしくは異なるモデルまたはその組み合わせ）を行う異なるタスク／機能ユニットを有することができるが、フィルタ、変換関数、モデル、およびデータを共有することもできる。例えば、保険業界では、ガバナンスプラットフォーム１７０は、ごく一例を挙げると、自動車保険パイプライン、労災補償パイプライン、損害保険パイプライン、もしくは医療提供者パイプラインまたはその組み合わせを生成することができる。各パイプラインは、潜在的な不審活動を特定するために、異なるデータを取り込みまたは使用し、異なるタスク３０５を実行して、データを異なる態様で処理する。例えば、自動車パイプラインは、入力データとしてすべての自動車保険金請求を取り込み、労災補償パイプラインには、労災補償請求が供給される。

パイプライン構成マネージャ２４０は、ユーザ入力に基づいて、またはプログラムを介して、どのモデル４４０もしくはプログラムまたはその両方を呼び出すか、どのデータまたはデータサブセットを使用するか、およびデータの使用方法を選択する。パイプライン実行マネージャ２３０は、実行されるモデルおよびプログラムを管理および監督し、パイプライン実行部２５０は、パイプラインをタスクごとに実行して１つ以上のアラート２９０を生成する。トレーサビリティマネージャ２２０は、アラート２９０が追跡できるように、アラート２９０を例えばデータ２０５、フィルタ４２０、モデル４４０、インサイト４７０、イベント、およびアラート２９０の生成に使用された変換関数４４０と照合して、アラート２９０がどのように生成されたかを追跡および記録する。例えば、トレーサビリティマネージャ２２０は、ガバナンスプラットフォーム１７０によって実行された各種の実行、パイプライン、および使用したデータセットを特定する１つ以上のテーブルを有してもよい。

ユーザ２９５（例えば、分析者）は通常、ＳＡＤパイプライン４００が出力したアラート２９０を確認してどのように進めるかを決定する。特に、ユーザは通常、どのように進めるかを決定するために、特定のケースにおいてアラート２９０の生成に至ったインサイト２９２もしくはイベントまたはその両方を確認する。図５に、アラート報告２９０およびその根拠となるインサイト２９２の表示の一実施形態を示す。アラート２９０は通常、１つ以上のインサイト２９２に依拠する。そして、アラートまたは報告２９０は通常、アラート２９０の根拠を形成するインサイト２９２と共に表示される。例えば、インサイト１は、平均取引数が２０％変化したこと、インサイト２は、顧客が既知の不正行為を多数含んでいる高リスククラスタの一部であること、インサイト３は、取引が高リスクの地理領域に関連していること、インサイト４は、口座が最近の取引まで長期間使用されていなかったことである。

ガバナンスモジュール１７０は、例えば、アラート２９０もしくはインサイト２９２またはその両方を含むケースマネージャ２６０を有することができ、ユーザまたは分析者２９５は、ケースマネージャプログラム２６０を開き、アラート２９０およびインサイト２９２を確認する。分析者２９５は、アラート２９０もしくはインサイト２９２またはその両方を検討し、どのように進めるかを決定する（例えば、アラート２９０が誤判定であると考えられる場合にアラート２９０を閉じることや、何らかの不正行為の可能性がありさらなる調査が必要と考えられる場合にケースを「調査」に進めることを含む）。場合によっては、分析者は、どのような行動を取るべきかを決定するために、アラート２９０を監督者やマネージャに提示するか否かを判断することができる。

ガバナンスプラットフォーム１７０が、１つ以上のアラートを生成する１つ以上のＳＡＤ検出パイプライン４００を生成する場合、結果２９０をデータのソースまで遡ることが有利であると考えられる。また、人物、口座、もしくは請求またはその組み合わせに関する所与のデータがどのように変換および処理されてアラートが生成されたか、もしくは報告２９０が生成されたか、またはその両方が行われたか（例えば、人物、口座もしくは請求またはその組み合わせが不審もしくは不正またはその両方の可能性があるとしてフラグが立てられたか）を視覚化および明白に説明することが有利であると考えられる。ユーザ２９５（例えば、分析者）がインサイト２９２およびアラート２９０を検討および確認することを可能にするとともに、結果をデータのソースまで遡る方法を提供する（かつ一態様においては、異常なパターンの原因となった差異を説明するための視覚化を提供する）システム、プラットフォーム、ツール、コンピュータプログラム製品、もしくは方法またはその組み合わせが開示される。

図２に戻ると、１つ以上のアラート２９０を追跡し、もしくはアラート２９０から入力データまで遡り、またはその両方を行うとともに、データがどのように処理されてアラート２９０に至ったかを示して、例えばＳＡＤパイプライン３００が生成した結果（例えば、インサイト２９２もしくはアラート２９０またはその両方）の検討および分析を容易にするガバナンスフレームワーク１７０が開示されている。ガバナンスフレームワーク１７０は、異常なパターンの差異を説明するための視覚化を提供する構成を含んでいる。ガバナンスフレームワーク１７０は、上述した機能ユニット２１０（例えば、トレーサビリティマネージャ２２０、パイプライン実行マネージャ２３０、パイプライン構成マネージャ２４０、パイプライン実行部２５０、およびケースマネージャ２６０）に加えて、例えば、ガバナンスマネージャ２７０およびガバナンスビューモジュール２８０などの機能ユニット２１０を含んでいる。ガバナンスマネージャ２７０およびガバナンスビューモジュール２８０は、それぞれの機能ユニットのそれぞれの機能、タスクもしくは動作またはその組み合わせを実行するように回路を動作させるための命令もしくはロジックまたはその両方を含む。一実施形態において、ガバナンスマネージャ２７０は、所与の実行に関するパイプライン構成および入力を取り込み（capture）、各タスクに関する入力および他の入力メタデータを取得し、各タスクに関する出力および他の出力メタデータを取り込み、所与のパイプライン実行に関するアラートを取り込み、もしくはパイプラインメタデータ（例えば、処理したレコード数、処理時間、ステータスなど）を取り込み、またはこれらの組み合わせを行う。１つ以上の実施形態において、ガバナンスビューマネージャ２８０は、一般的に、またはアラートの所与の例について、異なる実行の比較を容易に行えるようにする。

他の機能ユニット２１０（例えば、トレーサビリティマネージャ２２０、パイプライン構成マネージャ２４０、およびパイプライン実行マネージャ２３０）は、結果を追跡し、結果から入力データに遡ることと、データがシステムにおいてどのように処理されてアラートに到達したか（あるいはアラートを生成しなかったか）を示すことと、に関与する。さらに、これらの機能ユニット２１０は、一態様においては、異常パターンの差異を説明するための視覚化を提供することに関与する。そして、これらの機能ユニット２１０は、一実施形態においては、本明細書で説明する追加の機能、タスク、もしくは動作またはその組み合わせを回路に実行させるための追加の命令もしくはロジックまたはその両方を含む。一実施形態において、ガバナンスマネージャ２７０は、ケースマネージャ２６０に組み込む、またはケースマネージャ２６０の一部とすることができる。トレーサビリティマネージャ２２０、パイプライン実行マネージャ２３０、パイプライン構成マネージャ２４０、パイプライン実行部２５０、ケースマネージャ２６０、ガバナンスマネージャ２７０、およびガバナンスビューマネージャ２８０を別々の機能ユニットとして説明したが、当然のことながら、これらの機能ユニットまたはモジュールを組み合わせて、もしくはさらに分離して、またはその両方を行って、図２に示したものとは別の追加のモジュールもしくは機能ユニットまたはその両方を実現してもよい。

図６は、一実施形態に係る方法６００を例示し説明する一例としてのフローチャートである。方法６００は、アラート、インサイト、結果、もしくはパターンまたはその組み合わせから入力データに遡り、入力データがシステムにおいてどのように処理されて結果に到達したかを示す目的を含め、データ分析パイプライン（より具体的には不審活動検出（ＳＡＤ）パイプライン）においてデータ、出力、およびメタデータを取り込んでトレーサビリティを実行する。なお、便宜上、方法６００を一連のステップもしくは複数のステップまたはその両方を含むものとして説明するが、本開示を限定する意図はなく、プロセス６００は一連のステップとして行われる必要はなく、かつ／または、ステップは図６を参照して図示および説明する順序で行われる必要はない。プロセス６００は統合されてもよいし、もしくは、１つ以上のステップがまとめて同時に行われてもよいし、または、その両方が行われてもよい。あるいは、ステップは開示した順序で行われてもよいし、他の順序で行われてもよい。

プロセス６００の一部として、ステップ６０５にて、パイプライン実行がトリガーされる。例えば、不審活動検出（ＳＡＤ）パイプライン実行がトリガーされる。１つ以上の実施形態において、ユーザ２９５（例えば、分析者）は、パイプライン実行をトリガーできる。パイプライン実行は、手動でトリガーされてもよいし、例えばスケジューラを用いてトリガーされてもよい。ステップ６１０にて、パイプライン構成が取得される。１つ以上の実施形態において、実行されるパイプライン（例えば、ＳＡＤパイプライン）の構成が取得される。一実施形態によれば、ステップ６１０にて、パイプライン実行マネージャ２３０が、パイプライン構成マネージャ２４０を呼び出して、実行されるデータ分析パイプライン（例えば、ＳＡＤパイプライン）の構成を取得する。ステップ６１５にて、パイプライン構成および所与のパイプライン実行に対する入力が取り込まれるか、もしくは記憶されるか、またはその両方が行われる。１つの手法において、ステップ６１５にて、パイプライン実行マネージャは、ガバナンスマネージャ２７０を呼び出して、パイプライン構成および所与の実行に対する入力を取り込む。

ステップ６２０にて、パイプラインが実行を開始する。１つの手法において、パイプライン実行マネージャ２３０が、ＳＡＤパイプラインの実行を管理および監督する。パイプラインの各タスクが実行される前に、ステップ６２５にて、各タスクの入力およびメタデータが取り込まれる。１つの手法において、パイプライン実行マネージャはガバナンスマネージャ２７０を呼び出して、タスクの実行前に、各タスクの入力および他のメタデータを取り込む。パイプラインの各タスクが実行された後、ステップ６３０にて、各タスクの出力およびメタデータが取り込まれる。１つの手法において、パイプライン実行マネージャ２３０はガバナンスマネージャ２７０を呼び出して、タスクの実行後に、各タスクの出力および他のメタデータを取り込む。ステップ６３５にて、各所与のパイプライン実行に関するアラートもしくはインサイトまたはその両方が取り込まれる。１つの手法において、パイプライン実行から生成された各アラートもしくはインサイトまたはその両方について、ステップ６３５にて、パイプライン実行マネージャ２３０は、ガバナンスマネージャ２７０を呼び出して、所与のパイプライン実行に関するアラートもしくはインサイトまたはその両方を取り込む。ステップ６４０にて、所与のパイプライン実行に関するメタデータ（例えば、処理したレコード数、パイプラインの処理時間、ステータスなど）が取り込まれる。一実施形態において、ステップ６４０にてパイプライン実行マネージャ２３０はガバナンスマネージャ２７０を呼び出して、パイプラインメタデータを取り込む。

図６のプロセス６００で取り込んだデータおよびメタデータを用いて、システムは、所定のパイプライン実行のトレーサビリティビューを生成することができる。プロセス６００で取り込んだデータおよびメタデータを用いて、結果（例えば、インサイト２９２もしくはアラート２９０またはその両方）からソース（例えば、入力データ２０５）に遡ることができ、各タスク４０５における入力および出力を含むデータがシステム内でどのように処理されたかを示すことができる。

図７は、入力データ２０６の取り込みを示す図である。一例として、入力データ２０６はステップ６１５にてガバナンスマネージャ２７０によって取り込まれる。すべてのデータ２０５を取り込み、図７と同様の方法で示すことができる。図８は、モデル１（４４２）に関して取り込んだ入力４４５および取り込んだ出力４４８を含む、ＳＡＤパイプライン４００で実行されるオリジナルタスク４０５の全体概要図である。すなわち、図８は、例えばガバナンスマネージャ２７０によってステップ６２５にて取り込まれた入力データ４４５を図示するとともに、例えばガバナンスマネージャ２７０によってステップ６３０にて取り込まれた出力データ４４８を図示している。図８は、モデル１（４４２）に関する入力および出力の取り込みを図示しているが、ＳＡＤパイプライン４００における各タスク４０５に関する入力データ、出力データおよびメタデータの各々を取り込み、図示することができる。すなわち、１つ以上の実施形態において、元のアラート２９０を生成したＳＡＤパイプライン４００における入力、出力、メタデータ、各フィルタ４２０、各変換関数４３０、各モデル４４０、および各コード４５０を取り込み、表示および図示することができる。さらに、図７に示した入力データおよび図８に示したタスクは、プロセス６００の一部として取り込むことができる。入力データ２０５およびタスク４０５は、ガバナンスマネージャ２７０によって取り込むことができ、それらの視覚化は、ガバナンスビューモジュール２８０によって支援することができる。視覚化によって、ユーザは結果（例えば、アラート、パイプライン、タスク、データなど）を確認し、システム１００がどのようにその結果に至ったかを確認することができる。

図９は、一実施形態に係る方法９００を例示し説明する一例としてのフローチャートである。方法９００は、アラート、インサイト、結果、もしくはパターンまたはその組み合わせから入力データに遡り、入力データがシステムにおいてどのように処理されて結果に到達したかを示す目的を含め、データ分析パイプライン（より具体的には不審活動検出（ＳＡＤ）パイプライン）におけるデータ、出力およびメタデータを遡ってトレーサビリティを実行する。なお、便宜上、方法９００を一連のステップもしくは複数のステップまたはその両方を含むものとして説明するが、本開示を限定する意図はなく、プロセス９００は一連のステップとして行われる必要はなく、かつ／または、ステップは図９を参照して図示および説明する順序で行われる必要はない。プロセス９００は統合されてもよいし、もしくは、１つ以上のステップがまとめて同時に行われてもよいし、または、その両方が行われてもよい。あるいは、ステップは開示した順序で行われてもよいし、他の順序で行われてもよい。

ステップ９０５にて、あるパイプライン実行のトレーサビリティビューを生成することが選択される。一般的には、ユーザ（例えば、分析者）が、所与のパイプライン実行（例えば、６月３日のパイプライン実行）のトレーサビリティビューを生成することを選択する。ステップ９１０にて、所与のパイプラインに関わるすべてのタスクおよび所与のパイプラインのフローを示すトレーサビリティビューが生成される。一実施形態において、システムはステップ９１０にて、トレーサビリティマネージャ２２０を呼び出して、フロー含むパイプラインに関わるすべてのタスクと、パイプラインで実行されたすべてのタスクとを示すトレーサビリティビューを生成する。図１０は、所与のパイプライン（例えば、ＳＡＤパイプライン４００）についてのトレーサビリティビュー１００１を示す図である。ステップ９１５にて、所与のタスク（１つ以上の実施形態において、パイプラインの各タスクを含む）の入力、出力、構成、およびメタデータが示される。図８は、所与のタスクについて入力、出力、構成、およびメタデータがどのように示されるかの一例を示している。

プロセス９００は続けて、ステップ９２０にて、データインスタンス（例えば請求）を選択することができ、当該データインスタンス（例えば、請求）に関する入力データがどのように各タスクを通じて処理されたか、およびスコアがどのように計算されたかが追跡される。例えば、ステップ９２０にて、システムは、ユーザが請求を選択し、当該請求に関する入力データが各タスクをどのように経て、計算スコアに到達したかを追跡することを可能にする。ステップ９２５にて、任意の工程として、入力データがパイプラインにおける各種の工程を経る際に、データがどのように修正され、または新しいデータポイントが作成されるかの表示が提供される。例えば、システムはステップ９２５にて、パイプラインがデータを処理する際にデータがどのように修正され、または新しいデータポイントが作成されるかをユーザが視覚化によってより良く理解できるように、詳細な表示を提供することができる。例えば、請求およびモデルについて入力された特徴セットと、請求１についてのモデル出力とを表示することができる。

図１１は、一実施形態に係る方法１１００を例示し説明する一例としてのフローチャートである。方法１１００は、所与の請求に対するデータ分析パイプラインの２つの実行、より具体的には、所与の請求に対する不審活動検出（ＳＡＤ）パイプラインの２つの実行を比較する。これは例えば、所与の請求に対する２つのパイプライン実行間の差異を強調（highlight）することを含む。なお、便宜上、方法１１００を一連のステップもしくは複数のステップまたはその両方を含むものとして説明するが、本開示を限定する意図はなく、プロセス１１００は一連のステップとして行われる必要はなく、かつ／または、ステップは図１１を参照して図示および説明する順序で行われる必要はない。プロセス１１００は統合されてもよいし、もしくは、１つ以上のステップがまとめて同時に行われてもよいし、または、その両方が行われてもよい。あるいは、ステップは開示した順序で行われてもよいし、他の順序で行われてもよい。

プロセス１１００のステップ１１０５にて、所与の請求に関する２つのパイプライン実行が選択もしくは選定またはその両方が行われる。例えば、ユーザは請求１を選び、過去の実行履歴を確認し、比較する２つの実行を選択する。所与の請求に関する２つのパイプライン実行を選択するこのステップ１１０５を、図１２に示す。図１２において、例えば、０．８のスコアを有する６月３日の請求１が表１から選択され、請求１に対する過去の実行（例えば、表２に示すように６月１日、６月２日、および６月３の実行）が確認される。ステップ１１１０にて、２つのパイプライン実行の構成が取得され、２つのパイプライン構成が比較され、（例えば、２つの構成における）差異が強調される。例えば、ステップ１１１０にて、異なるコード４５０、異なるモデル４４０、異なる変換４３０、異なるフィルタ４２０、異なるルール、もしくは異なるパイプライン構成またはその組み合わせが強調される。一実施形態において、ステップ１１１０にて、ガバナンスビューマネージャ（例えば、ガバナンスビューマネージャ２８０）が、２つの実行の構成を取得し、２つの実行を比較して、差異を強調する。ステップ１１１５にて、２つの実行間のデータが比較され、差異が強調される。例えば、ステップ１１１５にて、新たな入力データポイントの存在や日次データ分布における差異が、システムによって反映され、示され、もしくは強調され、またはその組み合わせが行われる。ステップ１１１５にて、１つの手法において、ガバナンスビューマネージャが２つの実行間の差異を比較し、強調する。

ステップ１１２０にて、所与の請求に関するパイプライン実行が過去の実行に対して確認され、所与の２つのパイプライン実行について生成されたアラートの数が異常であるかどうかが確認される。ステップ１１２０にて、ガバナンスビューマネージャが、所与の請求に関するパイプライン実行を過去の実行と比較して、所与の２つのパイプライン実行について生成されたアラートの数が異常であるかどうかを確認する。ステップ１１２５にて、報告がまとめられ、ユーザに提示される。一態様では、ガバナンスビューマネージャが、レポートを作成する。図１３を参照すると、請求２についてのスコア履歴が表３に示されている。表３において、６月２日の実行と６月３日の実行との差が異常であるので、請求２に関する６月２日と６月３日の２つの実行が選択されて、トレーサビリティの閲覧と差異の確認が行われる。システムは、図１３の右側に示すように、スコア差に起因する、請求２に関する６月２日の実行と６月３日の実行との差異を表示する。

図１４は、一実施形態に係る方法１４００を例示し説明する一例としてのフローチャートである。方法１４００は、所与の請求に対する異なる日付のデータ分析パイプラインの２つの実行、より具体的には、２つの異なる日付の不審活動検出（ＳＡＤ）パイプラインの２つの実行を比較する。これは例えば、所与の請求に対する２つの異なる日付の２つのパイプライン実行間の差異を強調することを含む。なお、便宜上、方法１４００を一連のステップもしくは複数のステップまたはその両方を含むものとして説明するが、本開示を限定する意図はなく、プロセス１４００は一連のステップとして行われる必要はなく、かつ／または、ステップは図１４を参照して図示および説明する順序で行われる必要はない。プロセス１４００は統合されてもよいし、もしくは、１つ以上のステップがまとめて同時に行われてもよいし、または、その両方が行われてもよい。あるいは、ステップは開示した順序で行われてもよいし、他の順序で行われてもよい。

プロセス１４００のステップ１４０５にて、２つの日付が選択され、その２つの日付のパイプライン実行を比較する要求がなされる。例えば、ユーザは、２つの日付を選んで、その２つの日付のパイプライン実行を比較する。２つの日付を選択するこのステップ１４０５は、図１３に示されている。例えば、請求２に関する６月２日と６月３日が選択される（その理由は例えば、アラートの数が多すぎるように見えることである）。ステップ１４１０にて、２つの日付のパイプライン実行の構成が取得され、パイプライン構成が比較され、（例えば、パイプライン構成における）差異が強調される。例えば、ステップ１４１０にて、異なるコード４５０、異なるモデル４４０、異なる変換４３０、異なるフィルタ４２０、異なるルール、もしくは異なるパイプライン構成またはその組み合わせが強調される。一実施形態では、ステップ１４１０にて、ガバナンスビューマネージャ（例えば、ガバナンスビューマネージャ２８０）が２つの日付の構成またはパイプライン実行を取得し、パイプライン構成を比較し、パイプライン実行間の差異を強調する。ステップ１４１５にて、２つの実行間のデータが比較され、差異が強調される。例えば、ステップ１４１５にて、新たな入力データポイントの存在や日次データ分布における差異が、システムによって反映され、示され、もしくは強調され、またはその組み合わせが行われる。ステップ１４１５にて、１つの手法において、ガバナンスビューマネージャが２つの実行間のデータを比較し、差異を強調する。

ステップ１４２０にて、所与の請求に関するパイプライン実行が過去の実行に対して確認され、所与の２つのパイプライン実行について生成されたアラートの数が異常であるかどうかが確認される。一実施形態では、ステップ１４２０にて、ガバナンスビューマネージャが、所与の請求に関するパイプライン実行を過去の実行に対して確認して、パイプライン実行について生成されたアラートの数が異常であるかどうかを判断する。ステップ１４２５にて、報告がまとめられ、ユーザに提示される。一態様において、報告は、２つの実行における差異の理由を説明する。ステップ１４２５にて、１つの手法において、ガバナンスビューマネージャが報告を作成もしくは生成またはその両方を行い、一態様において、パイプライン実行における差異の理由を明示もしくは特定またはその両方を行う。システムは、図１３の右側に示すように、スコア差に起因する、請求２に関する６月２日の実行と６月３日の実行との差異を表示する。

図１５は、２０２１年１月１日にデータ２０５を用いたＳＡＤパイプライン４００の実行６０２によって生成されたアラート２９０と、２０２１年１月２日にデータ２０５’を用いたＳＡＤパイプライン４００の実行６０２’によって生成されたアラート２９０’とを比較した図である。図１５に示す比較は、プロセス１１００もしくは１４００またはその両方の一部とすることができる。図７～８、１０、１２～１３に示した内容は、ガバナンスビューモジュール２８０によって促進することができる。ガバナンスビューモジュール２８０は、ユーザが入力データ、タスク、変換、モデル、パイプライン、インサイト、アラート、スコアなどを確認することを可能にする。

図１６は、本発明に係る一例としてのコンピューティングシステムを示す図である。なお、図示のコンピュータシステムは、好適な処理システムの一例に過ぎず、本発明の実施形態の使用範囲または機能に対するいかなる限定も示唆することを意図していない。例えば、図示のシステムは、多くの他の専用コンピューティングシステム環境または構成と共に動作可能である。図１６に示すシステムと共に使用するのに適している可能性のある周知のコンピューティングシステム、環境、もしくは構成またはその組み合わせの例としては、パーソナルコンピュータシステム、サーバコンピュータシステム、シンクライアント、シッククライアント、ハンドヘルドまたはラップトップデバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースのシステム、セットトップボックス、プログラマブル家電、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータシステム、メインフレームコンピュータシステム、および上記のシステムまたはデバイスのいずれかを含む分散型クラウドコンピューティング環境などが挙げられる。

いくつかの実施形態において、コンピュータシステムは、メモリ１６に記憶されるプログラムモジュールとして実現され、コンピュータシステムによって実行されるコンピュータシステム実行可能命令との一般的な関連において説明可能である。一般に、プログラムモジュールは、本発明に従って特定のタスクを実行する、もしくは特定の入力データもしくはデータ型またはその両方を実施する、またはその両方を行うルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、ロジック、データ構造などを含むことができる。

コンピュータシステムのコンポーネントは、１つ以上のプロセッサまたは処理ユニット１２、メモリ１６、および、メモリ１６を含む各種のシステムコンポーネントをプロセッサ１２に動作可能に結合するバス１４を含んでもよい（ただし、これらに限定されない）。いくつかの実施形態において、プロセッサ１２は、メモリ１６からロードされる１つ以上のモジュール１０を実行してもよい。ここで、プログラムモジュールは、プロセッサに本発明の１つ以上の方法実施形態を実行させるソフトウェア（プログラム命令）を具体化するものである。いくつかの実施形態において、モジュール１０は、プロセッサ１２の集積回路にプログラムされてもよいし、メモリ１６、記憶装置１８、ネットワーク２４、および／またはその組み合わせからロードされてもよい。

バス１４は、様々なバスアーキテクチャのいずれかを使用するメモリバスまたはメモリコントローラ、周辺バス、アクセラレーテッドグラフィックスポート（ＡＧＰ）、およびプロセッサまたはローカルバスを含む複数種類のバス構造のうち１つ以上の任意のものを表す。非限定的な一例として、このようなアーキテクチャは、インダストリスタンダードアーキテクチャ（ＩＳＡ）バス、マイクロチャネルアーキテクチャ（ＭＣＡ）バス、拡張ＩＳＡ（ＥＩＳＡ）バス、ビデオエレクトロニクススタンダーズアソシエーション（ＶＥＳＡ）ローカルバス、およびペリフェラルコンポーネントインターコネクト（ＰＣＩ）バスを含む。

コンピュータシステムは、様々なコンピュータシステム可読媒体を含んでもよい。このような媒体は、コンピュータシステムがアクセス可能な任意の利用可能な媒体とすることができ、揮発性媒体および不揮発性媒体の両方と、取り外し可能媒体および取り外し不可能媒体の両方とを含むことができる。

メモリ１６（システムメモリと呼ばれることもある）は、揮発性メモリとしてのコンピュータ可読媒体（ＲＡＭ、キャッシュメモリ、もしくは他の形態またはその組み合わせなど）を含むことができる。コンピュータはさらに、他の取り外し可能／取り外し不可能な揮発性／不揮発性コンピュータシステム可読媒体を含んでもよい。あくまでも一例として、ストレージシステム１８は、取り外し不可能な不揮発性磁気媒体（例えば、「ハードドライブ」）への読み書きのために設けることができる。また、図示は省略するが、取り外し可能な不揮発性磁気ディスク（例えば、「フロッピーディスク」）への読み書きのための磁気ディスクドライブ、および取り外し可能な不揮発性光学ディスク（ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭや他の光学媒体など）への読み書きのための光学ディスクドライブを設けることができる。これらの例において、それぞれを、１つ以上のデータ媒体インタフェースによってバス１４に接続することができる。

また、コンピュータシステムは、キーボード、ポインティングデバイス、ディスプレイ２８などの１つ以上の外部デバイス２６、ユーザとコンピュータシステムとのインタラクションを可能にする１つ以上のデバイス、もしくはコンピュータシステムと１つ以上の他のコンピューティング装置との通信を可能にする任意のデバイス（例えば、ネットワークカードやモデムなど）、またはその組み合わせと通信してもよい。このような通信は、入力／出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース２０を介して行うことができる。

さらに、コンピュータシステムは、ネットワークアダプタ２２を介して１つ以上のネットワーク２４（ＬＡＮ、一般的なＷＡＮ、もしくはパブリックネットワーク（例えばインターネット）、またはその組み合わせなど）と通信することができる。図示するように、ネットワークアダプタ２２は、バス１４を介してコンピュータシステムの他のコンポーネントと通信する。なお、図示は省略するが、他のハードウェアコンポーネントもしくはソフトウェアコンポーネントまたはその両方を、コンピュータシステムと併用することができる。それらの一例としては、マイクロコード、デバイスドライバ、冗長化処理ユニット、外付けディスクドライブアレイ、ＲＡＩＤシステム、テープドライブ、データアーカイブストレージシステムなどが挙げられる。

本発明は、任意の可能な技術詳細レベルで統合されたシステム、方法、もしくはコンピュータプログラム製品またはそれらの組み合わせとすることができる。コンピュータプログラム製品は、プロセッサに本発明の態様を実行させるためのコンピュータ可読プログラム命令を記憶したコンピュータ可読記憶媒体を含んでもよい。

コンピュータ可読記憶媒体は、命令実行装置によって使用される命令を保持し、記憶することができる有形の装置とすることができる。コンピュータ可読記憶媒体は、一例として、電子記憶装置、磁気記憶装置、光学記憶装置、電磁記憶装置、半導体記憶装置またはこれらの適切な組み合わせであってよい。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な一例としては、ポータブルコンピュータディスケット、ハードディスク、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（またはフラッシュメモリ）、ＳＲＡＭ、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ、メモリスティック、フロッピーディスク、パンチカードまたは溝内の隆起構造などに命令を記録した機械的に符号化された装置、およびこれらの適切な組み合せが挙げられる。本明細書で使用されるコンピュータ可読記憶装置は、電波もしくは他の自由に伝播する電磁波、導波管もしくは他の伝送媒体を介して伝播する電磁波（例えば、光ファイバケーブルを通過する光パルス）、またはワイヤを介して送信される電気信号のような、一過性の信号それ自体として解釈されるべきではない。

本明細書に記載のコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ可読記憶媒体からそれぞれのコンピューティング装置／処理装置へダウンロード可能である。あるいは、ネットワーク（例えばインターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮもしくはワイヤレスネットワークまたはこれらの組み合わせ）を介して、外部コンピュータまたは外部記憶装置へダウンロード可能である。ネットワークは、銅製伝送ケーブル、光伝送ファイバ、ワイヤレス伝送、ルータ、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイコンピュータもしくはエッジサーバまたはこれらの組み合わせを備えることができる。各コンピューティング装置／処理装置内のネットワークアダプタカードまたはネットワークインタフェースは、ネットワークからコンピュータ可読プログラム命令を受信し、当該コンピュータ可読プログラム命令を、各々のコンピューティング装置／処理装置におけるコンピュータ可読記憶媒体に記憶するために転送する。

本発明の動作を実施するためのコンピュータ可読プログラム命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、機械命令、機械依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、集積回路用構成データ、または、スモールトークやＣ＋＋などのオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語や類似のプログラミング言語などの手続き型プログラミング言語を含む、１つ以上のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソースコードもしくはオブジェクトコードのいずれかとすることができる。コンピュータ可読プログラム命令は、スタンドアロン型ソフトウェアパッケージとして完全にユーザのコンピュータ上で、または部分的にユーザのコンピュータ上で実行可能である。あるいは、部分的にユーザのコンピュータ上でかつ部分的にリモートコンピュータ上で、または、完全にリモートコンピュータもしくはサーバ上で実行可能である。後者の場合、リモートコンピュータは、ＬＡＮやＷＡＮを含む任意の種類のネットワークを介してユーザのコンピュータに接続してもよいし、外部コンピュータに（例えば、インターネットサービスプロバイダを使用してインターネットを介して）接続してもよい。いくつかの実施形態において、例えばプログラマブル論理回路、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブル論理アレイ（ＰＬＡ）を含む電子回路は、本発明の態様を実行する目的で当該電子回路をカスタマイズするために、コンピュータ可読プログラム命令の状態情報を利用することによって、コンピュータ可読プログラム命令を実行することができる。

本発明の態様は、本明細書において、本発明の実施形態に係る方法、装置（システム）、およびコンピュータプログラム製品のフローチャートもしくはブロック図またはその両方を参照して説明されている。フローチャートもしくはブロック図またはその両方における各ブロック、および、フローチャートもしくはブロック図またはその両方における複数のブロックの組み合わせは、コンピュータ可読プログラム命令によって実行可能である。

上記のコンピュータ可読プログラム命令は、機械を生産するために、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、または他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサに提供することができる。これにより、このようなコンピュータまたは他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサを介して実行されるこれらの命令が、フローチャートもしくはブロック図またはその両方における１つ以上のブロックにて特定される機能／動作を実行するための手段を創出する。上記のコンピュータ可読プログラム命令はさらに、コンピュータ、プログラマブルデータ処理装置もしくは他の装置またはこれらの組み合わせに対して特定の態様で機能するよう命令可能なコンピュータ可読記憶媒体に記憶することができる。これにより、命令が記憶された当該コンピュータ可読記憶媒体は、フローチャートもしくはブロック図またはその両方における１つ以上のブロックにて特定される機能／動作の態様を実行するための命令を含む製品を構成する。

また、コンピュータ可読プログラム命令を、コンピュータ、他のプログラマブル装置、または他の装置にロードし、一連の動作ステップを当該コンピュータ、他のプログラマブル装置、または他の装置上で実行させることにより、コンピュータ実行プロセスを生成してもよい。これにより、当該コンピュータ、他のプログラマブル装置、または他の装置上で実行される命令が、フローチャートもしくはブロック図またはその両方における１つ以上のブロックにて特定される機能／動作を実行する。

本開示の図面におけるフローチャートおよびブロック図は、本発明の種々の実施形態に係るシステム、方法およびコンピュータプログラム製品の可能な実装形態のアーキテクチャ、機能性、および動作を示している。この点に関して、フローチャートまたはブロック図における各ブロックは、特定の論理機能を実行するための１つ以上の実行可能な命令を含む、命令のモジュール、セグメント、または部分を表すことができる。他の一部の実装形態において、ブロック内に示した機能は、各図に示す順序とは異なる順序で実行してもよい。例えば、連続して示される２つのブロックは、実際には、関係する機能に応じて、略同時に実行してもよいし、場合により逆順で実行してもよい。なお、ブロック図もしくはフローチャートまたはその両方における各ブロック、および、ブロック図もしくはフローチャートまたはその両方における複数のブロックの組み合わせは、特定の機能もしくは動作を行う、または専用ハードウェアとコンピュータ命令との組み合わせを実行する、専用ハードウェアベースのシステムによって実行可能である。

さらに、各種の実施形態に係るシステムは、プロセッサ、プロセッサの機能ユニット、またはコンピュータ実装システムを含むとともに、システム、プロセッサ、または機能ユニットと一体化され、もしくはこれらによって実行可能な、またはその両方であるロジックを含むことができる。ロジックは、本明細書に記載のプロセス工程の１つ以上を実行するように構成される。ここで、「一体化される（integrated）」とは、一実施形態において、機能ユニットまたはプロセッサが、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）やフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）などのハードウェアロジックとして組み込まれたロジックを有することを意味する。機能ユニットまたはプロセッサによって「実行可能である（executable）」とは、一実施形態において、ロジックが、機能ユニットまたはプロセッサがアクセス可能なハードウェアロジック、ソフトウェアロジック（ファームウェア、オペレーティングシステムの一部、アプリケーションプログラムの一部など）、または、ハードウェアロジックもしくはソフトウェアロジックの何らかの組み合わせであり、機能ユニットまたはプロセッサによって実行された際に何らかの機能を機能ユニットまたはプロセッサに実行させるように構成されていることを意味する。ソフトウェアロジックは、当技術分野で公知の任意のメモリ種類のローカルもしくはリモートまたはその両方のメモリに記憶することができる。ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、中央処理装置（ＣＰＵ）、集積回路（ＩＣ）、グラフィックスプロセシングユニット（ＧＰＵ）といった、ソフトウェアプロセッサモジュールもしくはハードウェアプロセッサまたはその両方などの、当技術分野で公知の任意のプロセッサを使用することができる。

自明のことながら、上述したシステムもしくは方法またはその両方の各種の特徴を任意の方法で組み合わせて、上述の説明から複数の組み合わせを形成してもよい。さらに、本発明の実施形態は、顧客に代わって展開されてオンデマンドでサービスを提供するサービス形態で実現してもよいことが理解される。

本明細書で使用される用語は、特定の実施形態を説明することのみを目的としており、本発明を限定することを意図するものではない。本明細書において具体的に別段の定義がなされない限り、すべての用語は、明細書から示唆される意味、および、当業者によって理解される意味、もしくは辞書、論文等において定義される意味またはその両方の意味を含む、それらの最も広範な可能な解釈が与えられるものとする。本明細書において使用される場合、単数形「ある／１つの／一の（a）」、「ある／１つの／一の（an）」および「その／当該（the）」は、文脈上そうではないことが明らかでない限り、複数形も含むことが意図される。さらに、本明細書において、「含む(compriseもしくはcomprisingまたはその両方)」という用語が使用される場合、当該用語は、記載された特徴、整数、工程、動作、要素、もしくはコンポーネントまたはその組み合わせの存在を特定するものであるが、１つ以上の他の特徴、整数、工程、動作、要素、コンポーネント、もしくはそれらのグループまたはその組み合わせが存在したり、追加されたりすることを排除するものではない。以下の請求項におけるすべての要素の対応する構造、材料、動作、および均等物は、具体的に特許請求される通りに、他の特許請求される要素と組み合わせて機能を実行するための任意の構造、材料、または動作を含むことを意図している。例示および説明を目的として本発明を記載してきたが、網羅的であることや、開示した形態に本発明を限定することを意図するものではない。当業者には明らかなように、本発明の範囲および主旨から逸脱することなく、多くの変更および変形が考えられる。各実施形態および用語は、本発明の原理および実際の用途を最もよく説明するために、かつ、他の当業者が、企図される特定の用途に適した種々の変更を伴う種々の実施形態について本発明を理解できるように、選択および説明されたものである。

Claims (20)

1. データ分析パイプライン実行のトレーサビリティを提供するためにデータおよびメタデータを取り込むためのコンピュータ実装方法であって、
   第１のパイプライン実行をトリガーすることと、
   １つ以上のタスクを含む、前記第１のパイプライン実行のパイプライン構成を取得することと、
   前記パイプライン構成と、前記第１のパイプライン実行に対する開始入力とを取り込み、記憶することと、
   前記第１のパイプライン実行を実行することと、
   前記第１のパイプライン実行における各タスクが実行される前に、各タスクの入力データおよび入力メタデータを取り込むことと、
   前記第１のパイプライン実行における各タスクが実行された後に、各タスクの出力データおよび出力メタデータを取り込むことと、
   前記第１のパイプライン実行に関するアラートを取り込むことと、
   を含む、コンピュータ実装方法。
2. パイプラインのメタデータを取り込むことをさらに含む、
   請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
3. 前記第１のパイプライン実行は、手動またはスケジューラを用いてトリガーされる、
   請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
4. パイプラインマネージャが、パイプライン構成マネージャを呼び出して、前記第１のパイプライン実行の前記パイプライン構成を取得する、
   請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
5. パイプラインマネージャが、ガバナンスマネージャを呼び出して、前記第１のパイプライン実行の前記構成と前記第１のパイプライン実行に対する前記開始入力とを取り込み、記憶する、
   請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
6. 前記第１のパイプライン実行における各タスクの前記入力データ、前記入力メタデータ、前記出力データ、および前記出力メタデータを取り込み、記憶する前記ガバナンスマネージャをさらに含む、
   請求項５に記載のコンピュータ実装方法。
7. パイプライン実行のトレーサビリティビューを生成することを選択することと、
   前記パイプライン実行のトレーサビリティビューを生成することと、
   前記パイプライン実行における全タスクとその順序を示すことと、
   前記パイプライン実行における各タスクの前記入力データ、前記入力メタデータ、前記出力データ、および前記出力メタデータを示すことと、
   をさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
8. １つのデータインスタンスを選択することと、
   前記パイプライン実行における各タスクを通じて、前記１つのデータインスタンスに対する前記開始入力を追跡することと、
   をさらに含む、請求項７に記載のコンピュータ実装方法。
9. 第２のパイプライン実行をトリガーすることと、
   １つ以上のタスクを含む、前記第２のパイプライン実行のパイプライン構成を取得することと、
   前記パイプライン構成と、前記第２のパイプライン実行に対する開始入力とを取り込み、記憶することと、
   前記第２のパイプライン実行を実行することと、
   前記第２のパイプライン実行における各タスクが実行される前に、各タスクの入力データおよび入力メタデータを取り込むことと、
   前記第２のパイプライン実行における各タスクが実行された後に、各タスクの出力データおよび出力メタデータを取り込むことと、
   前記第２のパイプライン実行に関するアラートを取り込むことと、
   をさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
10. 所与の請求に関する任意の２つのパイプライン実行を選択し、比較を要求することと、
    前記２つのパイプライン実行の構成を取得することと、
    前記２つのパイプライン実行の前記構成を比較することと、
    前記２つのパイプライン実行間の前記構成の差異を表示することと、
    前記２つのパイプライン実行における各タスクの前記入力データ、前記入力メタデータ、前記出力データ、および前記出力メタデータを比較することと、
    前記２つのパイプライン実行における各タスクの前記入力データ、前記入力メタデータ、前記出力データ、および前記出力メタデータにおける差異を表示することと、
    をさらに含む、請求項９に記載のコンピュータ実装方法。
11. 前記２つのパイプライン実行を過去のパイプライン実行に対して比較することと、
    前記２つのパイプライン実行におけるアラートの数が、前記過去のパイプライン実行よりも閾値だけ多いか少ないかを確認することと、
    をさらに含む、請求項１０に記載のコンピュータ実装方法。
12. 前記２つのパイプライン実行間の差異を示す報告を生成することをさらに含む、
    請求項１０に記載のコンピュータ実装方法。
13. 任意の２つの日付を選択し、当該２つの日付のパイプライン実行間の比較を要求することと、
    前記２つの日付の前記パイプライン実行の構成を取得することと、
    前記２つの日付の前記パイプライン実行の前記構成を比較することと、
    前記２つの日付の前記パイプライン実行間の前記構成の差異を表示することと、
    前記２つの日付の前記パイプライン実行における各タスクの前記入力データ、前記入力メタデータ、前記出力データ、および前記出力メタデータを比較することと、
    前記２つの日付の前記パイプライン実行における各タスクの前記入力データ、前記入力メタデータ、前記出力データ、および前記出力メタデータにおける差異を表示することと、
    をさらに含む、請求項１０に記載のコンピュータ実装方法。
14. データ分析パイプライン実行のトレーサビリティを提供するためにデータを取り込むコンピュータ実装システムであって、
    プログラム命令を記憶するメモリ記憶装置と、
    データ分析パイプライン実行のトレーサビリティを提供するために前記プログラム命令を実行する回路およびロジックを有するハードウェアプロセッサであって、当該ハードウェアプロセッサは、前記メモリ記憶装置に結合され、前記プログラム命令の実行に応じて、
    第１のパイプライン実行をトリガーし、
    １つ以上のタスクを含む、前記第１のパイプライン実行のパイプライン構成を取得し、
    前記パイプライン構成と、前記第１のパイプライン実行に対する開始入力とを取り込み、記憶し、
    前記第１のパイプライン実行を実行し、
    前記第１のパイプライン実行における各タスクが実行される前に、各タスクの入力データおよび入力メタデータを取り込み、
    前記第１のパイプライン実行における各タスクが実行された後に、各タスクの出力データおよび出力メタデータを取り込み、
    前記第１のパイプライン実行に関するアラートを取り込むように構成されている、
    コンピュータ実装システム。
15. 前記ハードウェアプロセッサは、前記プログラム命令の実行に応じて、パイプラインのメタデータを取り込むようにさらに構成されている、
    請求項１４に記載のコンピュータ実装システム。
16. 前記ハードウェアプロセッサは、前記プログラム命令の実行に応じて、
    パイプラインマネージャを呼び出して、前記第１のパイプライン実行を実行し、
    パイプライン構成マネージャを呼び出して、前記第１のパイプライン実行の前記パイプライン構成を取得するように構成されている、
    請求項１４に記載のコンピュータ実装システム。
17. 前記ハードウェアプロセッサは、前記プログラム命令の実行に応じて、
    ガバナンスマネージャによって、前記第１のパイプライン実行の前記構成と、前記第１のパイプライン実行に対する前記開始入力と、前記第１のパイプライン実行における各タスクの前記入力データ、前記入力メタデータ、前記出力データ、および前記出力メタデータとを取り込み、記憶するようにさらに構成されている、
    請求項１４に記載のコンピュータ実装システム。
18. 前記ハードウェアプロセッサは、前記プログラム命令の実行に応じて、
    トレーサビリティビューを生成するパイプライン実行を選択し、
    前記パイプライン実行のトレーサビリティビューを生成し、
    前記パイプライン実行における全タスクとその順序を示し、
    前記パイプライン実行における各タスクの前記入力データ、前記入力メタデータ、前記出力データ、および前記出力メタデータを示し、
    １つのデータインスタンスを選択し、
    前記パイプライン実行における各タスクを通じて、前記１つのデータインスタンスに対する前記開始入力を追跡するようにさらに構成されている、
    請求項１４に記載のコンピュータ実装システム。
19. 前記ハードウェアプロセッサは、前記プログラム命令の実行に応じて、
    第２のパイプライン実行をトリガーし、
    １つ以上のタスクを含む、前記第２のパイプライン実行のパイプライン構成を取得し、
    前記パイプライン構成と、前記第２のパイプライン実行に対する開始入力とを取り込み、記憶し、
    前記第２のパイプライン実行を実行し、
    前記第２のパイプライン実行における各タスクが実行される前に、各タスクの入力データおよび入力メタデータを取り込み、
    前記第２のパイプライン実行における各タスクが実行された後に、各タスクの出力データおよび出力メタデータを取り込み、
    前記第２のパイプライン実行に関するアラートを取り込み、
    前記第１および第２のパイプライン実行の構成を取得し、
    前記第１および第２のパイプライン実行の前記構成を比較し、
    前記第１および第２のパイプライン実行間の前記構成の差異を表示し、
    前記第１および第２のパイプライン実行における各タスクの前記入力データ、前記入力メタデータ、前記出力データ、および前記出力メタデータを比較し、
    前記第１および第２のパイプライン実行における各タスクの前記入力データ、前記入力メタデータ、前記出力データ、および前記出力メタデータにおける差異を表示するようにさらに構成されている、
    請求項１４に記載のコンピュータ実装システム。
20. 命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体であって、当該命令は、少なくとも１つのハードウェアプロセッサによって実行された場合に、当該少なくとも１つのハードウェアプロセッサを、
    第１のパイプライン実行をトリガーし、
    １つ以上のタスクを含む、前記第１のパイプライン実行のパイプライン構成を取得し、
    前記パイプライン構成と、前記第１のパイプライン実行に対する開始入力とを取り込み、記憶し、
    前記第１のパイプライン実行を実行し、
    前記第１のパイプライン実行における各タスクが実行される前に、各タスクの入力データおよび入力メタデータを取り込み、
    前記第１のパイプライン実行における各タスクが実行された後に、各タスクの出力データおよび出力メタデータを取り込み、
    前記第１のパイプライン実行に関するアラートを取り込み、
    第２のパイプライン実行をトリガーし、
    １つ以上のタスクを含む、前記第２のパイプライン実行のパイプライン構成を取得し、
    前記パイプライン構成と、前記第２のパイプライン実行に対する開始入力とを取り込み、記憶し、
    前記第２のパイプライン実行を実行し、
    前記第２のパイプライン実行における各タスクが実行される前に、各タスクの入力データおよび入力メタデータを取り込み、
    前記第２のパイプライン実行における各タスクが実行された後に、各タスクの出力データおよび出力メタデータを取り込み、
    前記第２のパイプライン実行に関するアラートを取り込むように構成する、
    非一時的コンピュータ可読媒体。

Images