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title: "はじめに"
url: https://docs.catalyst.zoho.com/ja/tutorials/credit-card-fraud-detection/introduction/
description: "クレジットカード不正検出 — Catalyst QuickMLサービスを使用して、クレジットカード取引の不正を検出するための強力なMLパイプラインを作成します。"
last_updated: 2026-08-17T12:16:04Z
service: All Services
type: tutorial
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# クレジットカード不正検出

# はじめに

このチュートリアルでは、[Catalyst QuickML](https://docs.catalyst.zoho.com/ja/quickml/getting-started/introduction/)を使用して、クライアントが離脱するかどうかを予測する強力な機械学習モデルを構築する手順をご案内します。

このチュートリアルでは、まず[データセットの前処理](https://docs.catalyst.zoho.com/ja/quickml/help/data-preprocessing/data-cleaning/)を行い、データがきれいでトレーニングに適した状態であることを確認します。次に、データ変換を処理する[データパイプライン](https://docs.catalyst.zoho.com/ja/quickml/help/create-data-pipeline/)を構築し、モデルのトレーニングとテストを行う[MLパイプライン](https://docs.catalyst.zoho.com/ja/quickml/help/create-ml-pipeline/)を構築します。最後に、トレーニング済みモデルに対して[エンドポイント](https://docs.catalyst.zoho.com/ja/quickml/help/pipeline-endpoints/)を提供し、外部アプリケーションとの連携やクレジットカード不正検出を可能にします。

クレジットカード不正検出MLモデルは、以下のCatalystサービスを使用して構築します：

**[Catalyst QuickML](https://docs.catalyst.zoho.com/ja/quickml/getting-started/introduction/)**：このサービスを使用して、まずサンプルデータセットに[ノード操作](https://docs.catalyst.zoho.com/ja/quickml/help/data-preprocessing/data-cleaning/)を適用し、[データパイプライン](https://docs.catalyst.zoho.com/ja/quickml/help/create-data-pipeline/)を構築することで前処理を行います。この前処理済みデータを使用して、[MLアルゴリズム](https://docs.catalyst.zoho.com/ja/quickml/help/ml-algorithms/classification-algorithms/)を実行し、MLモデルを作成します。最終的に、このクレジットカード不正検出MLモデルは、QuickMLで生成された[エンドポイントURL](https://docs.catalyst.zoho.com/ja/quickml/help/pipeline-endpoints/)を通じて外部アプリケーションからアクセスできます。

[Catalystコンソール](https://console.catalyst.zoho.com/baas/index)で必要なデータおよびMLパイプラインをすべて作成した後の最終的な出力は、以下のようになります：

![final_output](https://catalyst-docs-development.zohostratus.in/images/tutorials/credit-card-fraud-detection/introduction.webp)