【新刊のお知らせ】Kafka×Databricksで“リアルタイム不正検知”を作る体験記を書きました
Databricks、Kafka、機械学習、Slack通知──
これらの技術をつないで「リアルタイムで不正取引を検知し、即座に通知する」システムを自分の手で作る。
その一連の流れを記録した書籍を出版しました。
📗 書籍タイトル
ゼロから学ぶDatabricksとConfluent（Kafka）リアルタイム連携！非公式ガイド
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🔍 なぜこの本を書いたのか？
- 「Kafkaって名前だけは知ってるけど、実際には触ったことがない」
- 「Databricksって何ができるの？GUIだけじゃダメなの？」
そんな自分自身の疑問からスタートしました。
最近では「リアルタイムデータ」「ストリーミング処理」がキーワードになることが増えていますが、いざ学ぼうとすると…
- 用語が難しい
- 設定が複雑
- 仕組みが抽象的
こうした壁にぶつかりがちです。
そこで本書では、「まずは動かしてみる」という実践第一のスタンスで、KafkaとDatabricksを連携させてみた記録をまとめました。
📌 どんなことができるようになる本？
構成は以下のようになっています：
- S3から顧客マスタや取引履歴をバッチで取り込む（Auto Loader）
- Kafkaからリアルタイムで取引ログを受信
- Delta Lake上でデータを構造化・加工（Bronze/Silver/Gold）
- Pandas×Scikit-learnで簡易的なfraudスコアを付与
- スコアに応じてSlack通知を実行
- MLflowでモデルを記録・再利用できる形にする
Kafkaストリーミング × ML判定 × 通知という流れを、手元で再現できます。
🎯 難易度は？対象は？
本書は、次のような方に特におすすめです：
- KafkaやDatabricksを触ったことがない人
→ GUIとNotebookから始めています - 自分の手で動かして“理解”したい人
→ コピペだけでなく、失敗例や工夫も記載しています - ETLやMLを“つなげる”構成を試してみたい人
→ バッチ＋ストリーミング、Delta＋MLflowといった構成に触れられます
※画面キャプチャや図解はあえて少なめ。その分、コードと試行錯誤の記録に重きを置いています。
🧭 最後に
書籍の内容は「高度な理論」でも「精緻な設計」でもありません。
けれど、「やってみたからこそ実感できたこと」「詰まったときにどう考えたか」をそのまま記しています。
リアルタイム処理を“遠い存在”にしないために。
KafkaとDatabricksを使った“最初の一歩”を踏み出す一助になればうれしいです。
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ご興味があれば、ぜひ覗いてみてください！
📚 目次抜粋
ゼロから学ぶDatabricksとConfluent(Kafka)連携！非公式ガイド
🟦 第1章：Confluent/Kafkaとは何か？──イベント駆動アーキテクチャ入門
1-1. Kafkaとの出会い
1-2. イベント駆動とは何か？
1-3. Kafkaの基本概念
1-4. Kafkaで何ができるのか？
1-5. ログ保存型（Kafka Connect）との違い
🟦 第2章：Confluent Cloudを触ってみた──GUIとCLIの基礎体験
2-1. アカウント登録と環境構築
2-2. トピック作成とメッセージ送受信──Kafkaに“話しかけてみた”
2-3. Avroスキーマを登録してみる
2-4. スキーマの進化とデータの柔軟性
2-5. ksqlDBとKafka流SQLの威力
🟦 第3章：KafkaとDatabricksをつないでみる──最初のリアルタイム連携
3-1. Databricksとの接続設定
3-2. Kafkaトピックからストリーミング読み取り
3-3. Bronze層への保存と構造確認
3-4. メッセージが“流れてくる”実感
🟦 第4章：構造を整える──Silver層での加工と結合
4-1. 取引ログの整形
4-2. 顧客マスタとのJOIN
4-3. Silver層の意味と保存戦略
🟦 第5章：可視化とダッシュボード──BIツールとの連携体験
5-1. Looker Studioとの接続
5-2. ダッシュボードの作成と共有
5-3. 簡易アラートと集計表示
🟦 第6章：モデルの学習と評価──fraudスコア生成の前提
6-1. 特徴量エンジニアリング──“怪しさ”の材料を整えるまで
6-2. Scikit-learnでのモデル学習
6-3. 精度評価と閾値の検討
6-4. MLflowでモデルを記録する──再利用できる仕組みづくり
🟦 第7章：MLスコアで取引を評価する──即時アラートにつなぐために
7-1. 学習済みモデルの読み込みとスコアリング
7-2. fraud_scoreとis_alertの生成
7-3. Gold層への保存と通知対象の抽出
🟦 第8章：金融ユースケース①──不正取引リアルタイム検知システム
8-1. 顧客マスタと取引履歴をS3から取り込む──Auto Loaderの応用
8-2. Kafkaから取引ログを受信──リアルタイムストリームの開始
8-3. Silverでルール判定と構造化──疑わしい取引を抽出
8-4. MLflowモデルでfraudスコアを付与──不正確率の数値化
8-4補足. モデルの学習と登録──fraudスコア生成の前提
8-5. Gold保存とSlack通知──即時アラートの仕組み
8-6. 全体の振り返りと改善の視点──Kafka×ML連携の可能性
巻末. このアーキテクチャを応用できるユースケース紹介
おわりに