Spanner と BigQuery: リアルタイムの不正行為防止シールド

1. はじめに

Petverse のバックエンドへようこそ。このマルチプレーヤーオンラインゲームでは、プレーヤーが動物のアバターを作成し、世界を探索してゲーム内通貨を取引します。

最近、ゲームの経済が脅威にさらされています。裕福な Dog プレイヤーの口座から巨額の資金が流出し、すべてプレミアムツナの株に変換されています。「ロビンフッドキャッツ」というグループが、裕福な犬から盗んで猫の群れに餌を与えているのではないかと疑っています。

この Codelab では、首謀者とその自動ボットのグループを捕まえるためのリアルタイムの不正行為防止シールドを構築します。Spanner の運用データが BigQuery の分析と統合され、グラフ（GQL）とリレーショナルクエリを使用して複雑な不正行為のパターンを検出して調査する方法を体験します。

演習内容

BigQuery の継続的クエリを使用して、リアルタイムストリームで異常を検出し、Spanner にプッシュします。
Spanner Graph を使用して金融関係を追跡し、詐欺グループを調査します。
Spanner ベクトル検索を使用して類似のプロフィール説明を検索し、ボットアカウントを特定します。
BigQuery Graph を使用して大規模な通信ログを分析し、調整プロットを検出します。

必要なもの

課金が有効になっている Google Cloud プロジェクト。
SQL、ターミナルコマンド、Python の基本的な知識。
GitHub アカウントが必要になる場合があります（コードは GitHub でホストされています）。

対象者: 中級レベルのデベロッパー、データエンジニア、アーキテクト。

推定合計時間: 45 ～ 60 分。

費用見積もり: この Codelab で作成するリソースの費用は 5 ドル未満です。

2. 始める前に / セットアップ

Google Cloud プロジェクトを作成または選択する

このラボに必要なサービスを使用するには、課金が有効になっている Google Cloud プロジェクトが必要です。

Google Cloud コンソールのプロジェクト選択ページで、Google Cloud プロジェクトを選択または作成します。
Cloud プロジェクトに対する課金が有効になっていることを確認します。詳しくは、課金が有効になっているかどうかを確認する方法をご覧ください。
Cloud コンソールのホームページでプロジェクト ID を確認する

Cloud コンソールのホームページ

Cloud Shell の起動

実行環境として Google Cloud Shell を使用します。Cloud Shell には、gcloud、git など、必要なツールがプリインストールされています。

Google Cloud Shell に移動します。
プロンプトが表示されたら、[承認] をクリックします。
Cloud Shell ターミナルで環境変数を設定して、プロジェクトで作業していることを確認します。

export PROJECT_ID=<YOUR_PROJECT_ID>
gcloud config set project $PROJECT_ID

Cloud Shell: gcloud config を使用してプロジェクトを設定する

必要な API を有効にする

次のコマンドを実行して、Spanner、BigQuery、Vertex AI の API を有効にします。

gcloud services enable spanner.googleapis.com \
    bigquery.googleapis.com \
    aiplatform.googleapis.com \
    run.googleapis.com

リポジトリのクローンを作成する

アプリケーションコードとサンプルスキーマを含むリポジトリのクローンを作成します。

git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/cloud-spanner-samples.git
cd cloud-spanner-samples/spanner-bq-fraud-defense

3. インフラストラクチャのプロビジョニング

ここでは、BigQuery にデータウェアハウスを設定し、Spanner に運用データベースを設定します。

BigQuery データセットと接続を設定する

BigQuery はゲームからのテレメトリーストリームを分析します。

Google Cloud Shell のコンソールで、次のコマンドを実行して、プロジェクト ID が設定されていることを確認します。

export PROJECT_ID=<YOUR_PROJECT_ID>
gcloud config set project $PROJECT_ID

game_analytics BigQuery データセットを作成します。

bq mk -d --location=US game_analytics

Storage バケットと（必要に応じて）Spanner に接続するための接続を作成します。

bq mk --connection --location=US --project_id=$PROJECT_ID \
    --connection_type=CLOUD_RESOURCE unicorn-connection

スキーマファイルを使用して、GameplayTelemetry、AccountSignals、Players、ChatLogs テーブルのスキーマを作成します。

bq query --use_legacy_sql=false < bq_schema.sql

Spanner を設定する

Google Cloud Spanner は、運用上のリアルタイムトランザクションを処理します。このラボでは、費用対効果の高い 100 処理ユニット（PU）インスタンスを使用します。

Spanner インスタンスを作成します。

gcloud spanner instances create game-instance \
    --config=regional-us-central1 \
    --description="Game Instance" \
    --processing-units=100 \
    --edition=ENTERPRISE

Spanner データベース game-db を作成します。

gcloud spanner databases create game-db --instance=game-instance

アプリケーションテーブル（Players、Transactions、AccountSignals）とプロパティグラフ（PlayerNetwork）を使用して Spanner スキーマを更新します。

gcloud spanner databases ddl update game-db --instance=game-instance --ddl-file=spanner_schema.sql

マルチモーダルベクトル検索の AvatarSearchIndex を作成します。

gcloud spanner databases ddl update game-db --instance=game-instance \
    --ddl="CREATE SEARCH INDEX AvatarSearchIndex ON Players(AvatarDescriptionTokens)"

BigQuery にデータをインポートする

デモデータを BigQuery にインポートします。

bq load --source_format=AVRO game_analytics.GameplayTelemetry gs://sample-data-and-media/spanner-bq-fraud-heist/GameplayTelemetry
bq load --source_format=AVRO game_analytics.AccountSignals gs://sample-data-and-media/spanner-bq-fraud-heist/AccountSignals
bq load --source_format=AVRO game_analytics.Players gs://sample-data-and-media/spanner-bq-fraud-heist/Players
bq load --source_format=AVRO game_analytics.ChatLogs gs://sample-data-and-media/spanner-bq-fraud-heist/ChatLogs

BigQuery コンソールに移動し、game_analytics データセットのデータを調べます。

BigQuery コンソール

Spanner にデータをインポートする

Spanner コンソールに移動し、game-db データベースのデータを調べます。

[Spanner Studio] をクリックし、[新しいクエリ（+）] を開きます。

Spanner コンソール

次の INSERT ステートメントをクエリエディタに貼り付けて、[実行] をクリックします。

-- Table: Players
INSERT INTO Players (
  PlayerId,
  Name,
  Species,
  Clan,
  AvatarDescription,
  ProfilePictureUrl,
  CreatedAt
) VALUES
  ('dc8cf07a-ac0f-48da-9f64-4f379492b1e7', 'Pixel', 'Cat', 'CatClan', 'A heroic cat wearing a green tunic and a feathered cap', 'gs://sample-data-and-media/pixel_profile_booth.png', '2026-03-02T05:11:28.077335+00:00'),
  ('e82df4fb-0b6d-44dc-8609-70b41430af38', 'Rocky_1', 'Dog', 'DogClan', 'A robot dog with metal plating', 'gs://sample-data-and-media/wheaten_terrier_102.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077374+00:00'),
  ('ea3afac7-54f0-4f68-8ed5-a5b6bd386c59', 'Whiskers_2', 'Cat', 'CatClan', 'A sneaky black cat hiding in the shadows', 'gs://sample-data-and-media/Bengal_100.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077389+00:00'),
  ('f37d558b-fd0a-404c-a193-bc3a8a2edfba', 'Felix_3', 'Cat', 'CatClan', 'A cyber-punk cat with neon glasses', 'gs://sample-data-and-media/Abyssinian_1.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077407+00:00'),
  ('f3687206-405e-43b6-afb0-8ca73eee5dd1', 'Luna_4', 'Cat', 'CatClan', 'A tabby cat with a red bandana', 'gs://sample-data-and-media/Bengal_100.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077419+00:00'),
  ('82383e2d-d3a2-481d-b0cf-bfe165ed9bfd', 'Luna_5', 'Cat', 'CatClan', 'A fluffy persian cat with a golden collar', 'gs://sample-data-and-media/Abyssinian_114.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077429+00:00'),
  ('755c7aff-e538-4681-9b90-4b870a42ac72', 'Buddy_6', 'Dog', 'DogClan', 'A tough bulldog with a spiked collar', 'gs://sample-data-and-media/yorkshire_terrier_101.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077439+00:00'),
  ('8a034e84-26b3-4198-8ec9-3749b1f60537', 'Charlie_7', 'Dog', 'DogClan', 'A police german shepherd with a badge', 'gs://sample-data-and-media/wheaten_terrier_102.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077462+00:00'),
  ('ca288a07-2bf8-46fa-a121-9bd0d0f44c64', 'Rocky_8', 'Dog', 'DogClan', 'A robot dog with metal plating', 'gs://sample-data-and-media/yorkshire_terrier_101.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077474+00:00'),
  ('7b2881f0-289b-4ea4-9c0e-c1748249b70a', 'Bella_9', 'Dog', 'DogClan', 'A robot dog with metal plating', 'gs://sample-data-and-media/yorkshire_terrier_101.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077484+00:00'),
  ('153f4022-a4ce-404a-8544-25d004fd34ad', 'Simba_10', 'Cat', 'CatClan', 'A tabby cat with a red bandana', 'gs://sample-data-and-media/Bengal_100.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077494+00:00'),
  ('3fb82b8e-75a1-49fd-8691-a9dabb42bc4b', 'Charlie_11', 'Dog', 'DogClan', 'A police german shepherd with a badge', 'gs://sample-data-and-media/staffordshire_bull_terrier_116.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077507+00:00'),
  ('e37b6dcf-7ccb-47d0-8b9d-0da2fa30ad09', 'Felix_12', 'Cat', 'CatClan', 'A cyber-punk cat with neon glasses', 'gs://sample-data-and-media/Bengal_105.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077516+00:00'),
  ('0b395a7b-0673-4348-afd0-7cea9252629f', 'Bella_13', 'Dog', 'DogClan', 'A police german shepherd with a badge', 'gs://sample-data-and-media/yorkshire_terrier_101.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077527+00:00'),
  ('64921a63-bea6-4a5c-9e49-7a817678c94f', 'Charlie_14', 'Dog', 'DogClan', 'A tough bulldog with a spiked collar', 'gs://sample-data-and-media/yorkshire_terrier_101.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077537+00:00'),
  ('0d9040df-34a3-4e54-b660-a85e3c60a6fe', 'Felix_15', 'Cat', 'CatClan', 'A fluffy persian cat with a golden collar', 'gs://sample-data-and-media/Abyssinian_114.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077546+00:00'),
  ('188c23a6-4c3b-4c25-9b40-9ec8ad7712a3', 'Max_16', 'Dog', 'DogClan', 'A fast greyhound wearing a racing vest', 'gs://sample-data-and-media/wheaten_terrier_102.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077556+00:00'),
  ('a2eaefc9-dbff-4704-b908-74518d687e17', 'Rocky_17', 'Dog', 'DogClan', 'A tough bulldog with a spiked collar', 'gs://sample-data-and-media/shiba_inu_105.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077565+00:00'),
  ('b59d9b9a-a169-43c1-832d-7e7d4acfa19c', 'Felix_18', 'Cat', 'CatClan', 'A sneaky black cat hiding in the shadows', 'gs://sample-data-and-media/Abyssinian_1.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077581+00:00'),
  ('7019b91a-d908-4c93-8ed2-d1c60e518630', 'Nala_19', 'Cat', 'CatClan', 'A royal siamese cat wearing a crown', 'gs://sample-data-and-media/Abyssinian_1.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077595+00:00'),
  ('1a972a71-a530-407a-b3f7-1dd9b2532cec', 'Luna_20', 'Cat', 'CatClan', 'A sneaky black cat hiding in the shadows', 'gs://sample-data-and-media/Bengal_105.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077604+00:00'),
  ('3bd0489d-3f43-428d-be2d-0434f0e04ed8', 'Luna_21', 'Cat', 'CatClan', 'A cyber-punk cat with neon glasses', 'gs://sample-data-and-media/Bombay_104.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077613+00:00'),
  ('28d7ab21-7ca7-435b-bdc4-5266a381ef89', 'Whiskers_22', 'Cat', 'CatClan', 'A fluffy persian cat with a golden collar', 'gs://sample-data-and-media/Bombay_104.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077623+00:00'),
  ('87d880d4-c949-40e3-8d76-9307b45d57fe', 'Rocky_23', 'Dog', 'DogClan', 'A robot dog with metal plating', 'gs://sample-data-and-media/wheaten_terrier_102.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077632+00:00'),
  ('b49a4523-83ff-4f59-8fca-54356928a18b', 'Nala_24', 'Cat', 'CatClan', 'A tabby cat with a red bandana', 'gs://sample-data-and-media/Bengal_105.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077641+00:00'),
  ('1e049026-1231-4763-bc50-82cb51950fa2', 'Nala_25', 'Cat', 'CatClan', 'A fluffy persian cat with a golden collar', 'gs://sample-data-and-media/Abyssinian_1.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077650+00:00'),
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  ('2eb95b36-c9c3-4720-849b-fc240c9434da', 'Bella_28', 'Dog', 'DogClan', 'A robot dog with metal plating', 'gs://sample-data-and-media/samoyed_97.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077677+00:00'),
  ('491943d2-8aa3-4484-9d6d-afcab7ec579a', 'Buddy_29', 'Dog', 'DogClan', 'A robot dog with metal plating', 'gs://sample-data-and-media/wheaten_terrier_102.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077687+00:00'),
  ('004ac8b2-a37d-42c8-aba3-35b204f596f0', 'Max_30', 'Dog', 'DogClan', 'A police german shepherd with a badge', 'gs://sample-data-and-media/wheaten_terrier_102.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077697+00:00'),
  ('5cf1a55e-7904-4937-a4bd-bf3d1fc1c839', 'Whiskers_31', 'Cat', 'CatClan', 'A royal siamese cat wearing a crown', 'gs://sample-data-and-media/Bengal_100.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077706+00:00'),
  ('4736fc20-1c22-49c2-af87-c35802302507', 'Luna_32', 'Cat', 'CatClan', 'A fluffy persian cat with a golden collar', 'gs://sample-data-and-media/Bengal_100.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077715+00:00'),
  ('d98fc7ff-dd92-4723-994c-6267ef951bcc', 'Buddy_33', 'Dog', 'DogClan', 'A police german shepherd with a badge', 'gs://sample-data-and-media/staffordshire_bull_terrier_116.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077797+00:00'),
  ('3de80488-e1b6-4908-a6ec-9c51f46f43b9', 'Luna_34', 'Cat', 'CatClan', 'A sneaky black cat hiding in the shadows', 'gs://sample-data-and-media/Bombay_104.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077821+00:00'),
  ('710128e0-4e1d-479c-acbc-497bbc5bc802', 'Bella_35', 'Dog', 'DogClan', 'A tough bulldog with a spiked collar', 'gs://sample-data-and-media/scottish_terrier_108.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077836+00:00'),
  ('7e5d416f-f42c-410e-8e2a-19be0cdfc1e5', 'Simba_36', 'Cat', 'CatClan', 'A royal siamese cat wearing a crown', 'gs://sample-data-and-media/Abyssinian_114.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077850+00:00'),
  ('b5af580c-4998-4f68-b52f-5c5b6a9d0aab', 'Buddy_37', 'Dog', 'DogClan', 'A robot dog with metal plating', 'gs://sample-data-and-media/scottish_terrier_108.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077864+00:00'),
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  ('8db26b5c-2c09-4578-89bf-f9afaf765e36', 'Whiskers_48', 'Cat', 'CatClan', 'A fluffy persian cat with a golden collar', 'gs://sample-data-and-media/Bengal_100.jpg', '2026-03-02T05:11:28.077989+00:00'),
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  ('3f064471-24a0-47cd-8927-925cb3e5df7f', 'Felix_50', 'Cat', 'CatClan', 'A tabby cat with a red bandana', 'gs://sample-data-and-media/Bengal_100.jpg', '2026-03-02T05:11:28.078012+00:00'),
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  ('7e9bbec4-e2aa-4d67-b1c0-35f7db1d0dae', 'Buddy_52', 'Dog', 'DogClan', 'A fast greyhound wearing a racing vest', 'gs://sample-data-and-media/yorkshire_terrier_101.jpg', '2026-03-02T05:11:28.078030+00:00'),
  ('398de7e0-8f4f-44ba-adfe-503a157cfe7c', 'Rocky_53', 'Dog', 'DogClan', 'A fast greyhound wearing a racing vest', 'gs://sample-data-and-media/staffordshire_bull_terrier_116.jpg', '2026-03-02T05:11:28.078040+00:00'),
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-- Table: Transactions
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  ('68940de9-65d3-4afb-b080-0354b5c6b1a5', '153f4022-a4ce-404a-8544-25d004fd34ad', '82383e2d-d3a2-481d-b0cf-bfe165ed9bfd', 284, '2026-03-02T05:11:28.079710+00:00', FALSE),
  ('050b1905-c72a-446d-81f7-087cddb24434', '1a972a71-a530-407a-b3f7-1dd9b2532cec', 'e17ae312-37c6-4a66-9172-2d20d8528033', 156, '2026-03-02T05:11:28.079870+00:00', FALSE),
  ('7d1bbcaf-69eb-4acc-855d-3174d659a430', '188c23a6-4c3b-4c25-9b40-9ec8ad7712a3', '755c7aff-e538-4681-9b90-4b870a42ac72', 210, '2026-03-02T05:11:28.079923+00:00', FALSE),
  ('07fb83e9-5818-4991-aeba-54f65239954e', 'e83caccd-e81e-454a-bf92-9d9a5a509e25', '3de80488-e1b6-4908-a6ec-9c51f46f43b9', 291, '2026-03-02T05:11:28.079938+00:00', FALSE),
  ('a8a3e69b-392d-4d59-a016-183152eda94a', '64aeeb22-42db-46bf-85bd-b21b135c9803', '8a034e84-26b3-4198-8ec9-3749b1f60537', 261, '2026-03-02T05:11:28.079948+00:00', FALSE),
  ('dcdbd81b-9c64-42cb-9960-4f10b13675ac', '398de7e0-8f4f-44ba-adfe-503a157cfe7c', 'a50c967b-2e89-448d-be47-4df628c51572', 104, '2026-03-02T05:11:28.079958+00:00', FALSE),
  ('df5490e1-cb3f-4109-be18-2aa10a52d848', '491943d2-8aa3-4484-9d6d-afcab7ec579a', '7019b91a-d908-4c93-8ed2-d1c60e518630', 302, '2026-03-02T05:11:28.079967+00:00', FALSE),
  ('801607a9-a4f7-424d-b80f-915094a6f389', '3de80488-e1b6-4908-a6ec-9c51f46f43b9', '55a1207d-a029-48da-a79d-c1f3f6824a37', 129, '2026-03-02T05:11:28.079979+00:00', FALSE),
  ('80851b7f-a1b5-4eb5-a54e-2c3c55e9dd2a', 'a50c967b-2e89-448d-be47-4df628c51572', '710128e0-4e1d-479c-acbc-497bbc5bc802', 450, '2026-03-02T05:11:28.079999+00:00', FALSE),
  ('b1b728aa-177f-4b2f-a5ff-0267898ff6b1', '145cc805-810a-4320-864d-ba6b5c6fbc33', '78c129b6-21e5-40c6-b9cf-d25ad5193e68', 490, '2026-03-02T05:11:28.080011+00:00', FALSE),
  ('bc2e3265-7349-4ef4-a47d-9cd004d8baa4', 'a50c967b-2e89-448d-be47-4df628c51572', '5cf1a55e-7904-4937-a4bd-bf3d1fc1c839', 82, '2026-03-02T05:11:28.080021+00:00', FALSE),
  ('1b51395e-1dc0-4201-9596-34f3dbac4a14', 'eb113965-6ee6-459e-ba0f-fb6cb1d0ae34', '1e049026-1231-4763-bc50-82cb51950fa2', 175, '2026-03-02T05:11:28.080032+00:00', FALSE),
  ('cb319fb3-2707-4712-a042-b58a51d5407a', 'a2eaefc9-dbff-4704-b908-74518d687e17', '188c23a6-4c3b-4c25-9b40-9ec8ad7712a3', 20, '2026-03-02T05:11:28.080041+00:00', FALSE),
  ('5339f7f9-fd7e-4dc5-861b-98121e3fd696', '2eb95b36-c9c3-4720-849b-fc240c9434da', 'd9380e8d-8949-4849-af57-7a91a1a2b953', 339, '2026-03-02T05:11:28.080050+00:00', FALSE),
  ('ae4424b0-27d2-43d3-89d7-a1d8c49f5ee0', '37a1e15c-a38c-4763-a2bd-042741bce012', 'a50c967b-2e89-448d-be47-4df628c51572', 342, '2026-03-02T05:11:28.080059+00:00', FALSE),
  ('92c39e1d-45a3-41c9-9583-cfcaca15c4a3', '1a972a71-a530-407a-b3f7-1dd9b2532cec', 'a50c967b-2e89-448d-be47-4df628c51572', 484, '2026-03-02T05:11:28.080067+00:00', FALSE),
  ('a7cf23d8-b178-4a65-ba03-3ece7b259d51', 'dec825d6-91f4-4f8f-b44b-74cf6b4b78f6', '4736fc20-1c22-49c2-af87-c35802302507', 400, '2026-03-02T05:11:28.080076+00:00', FALSE),
  ('1a1981a8-b63a-4a73-9b8a-ff517286745d', 'ed20f879-2d42-4ba7-8df7-d696c4b6aafd', '8a034e84-26b3-4198-8ec9-3749b1f60537', 72, '2026-03-02T05:11:28.080087+00:00', FALSE),
  ('473dbb0e-652c-43b3-b571-f88c1af1e8c5', '7e9bbec4-e2aa-4d67-b1c0-35f7db1d0dae', '5cf1a55e-7904-4937-a4bd-bf3d1fc1c839', 146, '2026-03-02T05:11:28.080095+00:00', FALSE),
  ('26ebb626-b5a4-4a23-b411-9428219bc8ae', 'b5af580c-4998-4f68-b52f-5c5b6a9d0aab', '2eb95b36-c9c3-4720-849b-fc240c9434da', 261, '2026-03-02T05:11:28.080104+00:00', FALSE);

-- Table: AccountSignals
-- This is pushed by BigQuery through a continuous query if it is configured
INSERT INTO AccountSignals (SignalId, PlayerId, AlertType, EventTime) VALUES ('50b64a6a-2e8f-4a0b-9742-c7e180949e82', '4e9dfce6-555b-434a-81b6-237c61b9b530', 'SUSPICIOUS_MOVEMENT', '2026-03-02T05:11:28.078156+00:00');
INSERT INTO AccountSignals (SignalId, PlayerId, AlertType, EventTime) VALUES ('d2659e80-bce0-46b0-9570-6bb8b3c99d34', '686337b0-304e-4270-89c3-d015f9039294', 'SUSPICIOUS_MOVEMENT', '2026-03-02T05:11:28.078198+00:00');
INSERT INTO AccountSignals (SignalId, PlayerId, AlertType, EventTime) VALUES ('10504018-b7a4-47a4-89b2-950fa492bbd4', '1627bc18-c42e-4599-b5f1-6f3d52669edb', 'SUSPICIOUS_MOVEMENT', '2026-03-02T05:11:28.078244+00:00');
INSERT INTO AccountSignals (SignalId, PlayerId, AlertType, EventTime) VALUES ('ccbba78a-0f45-49b9-a58b-21777de250cf', '215b3d04-402a-4ac2-83ed-1edb9a421691', 'SUSPICIOUS_MOVEMENT', '2026-03-02T05:11:28.078293+00:00');
INSERT INTO AccountSignals (SignalId, PlayerId, AlertType, EventTime) VALUES ('affa841d-0f9a-4b0f-ad6d-eb3e180263fe', '78d66ff4-0519-4157-9d95-76c2900ba7f9', 'SUSPICIOUS_MOVEMENT', '2026-03-02T05:11:28.078337+00:00');
INSERT INTO AccountSignals (SignalId, PlayerId, AlertType, EventTime) VALUES ('1fbdd097-b431-4a21-9a5c-a1f53db6d754', '822a8aae-57bd-460e-9643-69815990bec8', 'SUSPICIOUS_MOVEMENT', '2026-03-02T05:11:28.078383+00:00');
INSERT INTO AccountSignals (SignalId, PlayerId, AlertType, EventTime) VALUES ('0fc87891-dd4b-494b-8c47-f6ccc2c592c7', '9f223b65-41a3-495e-940a-5a07d2ba4ba7', 'SUSPICIOUS_MOVEMENT', '2026-03-02T05:11:28.078420+00:00');
INSERT INTO AccountSignals (SignalId, PlayerId, AlertType, EventTime) VALUES ('cc117869-7a6b-4e66-89bf-e3148ac8c6ea', '3910b199-caf7-4822-8346-1ba9bd750c8e', 'SUSPICIOUS_MOVEMENT', '2026-03-02T05:11:28.078456+00:00');
INSERT INTO AccountSignals (SignalId, PlayerId, AlertType, EventTime) VALUES ('c85a78c6-3cc8-4262-8fd2-2fb9661a1b96', '78c129b6-21e5-40c6-b9cf-d25ad5193e68', 'SUSPICIOUS_MOVEMENT', '2026-03-02T05:11:28.078499+00:00');
INSERT INTO AccountSignals (SignalId, PlayerId, AlertType, EventTime) VALUES ('ccdb20f8-cd05-42ae-b942-cb41396ec27d', 'eba84e9d-bd10-466e-8fcd-899c0a868149', 'SUSPICIOUS_MOVEMENT', '2026-03-02T05:11:28.078537+00:00');
INSERT INTO AccountSignals (SignalId, PlayerId, AlertType, EventTime) VALUES ('721511f1-ebc4-45dc-adb5-9dafc5426bc3', '37a1e15c-a38c-4763-a2bd-042741bce012', 'SUSPICIOUS_MOVEMENT', '2026-03-02T05:11:28.078579+00:00');
INSERT INTO AccountSignals (SignalId, PlayerId, AlertType, EventTime) VALUES ('4d8b0f0d-211a-4537-8c79-c2fd815812f3', 'c5337857-3b58-4b0c-8814-4585dcbf765f', 'SUSPICIOUS_MOVEMENT', '2026-03-02T05:11:28.078627+00:00');

この処理には数分かかることがあります。完了後、データをプレビューできるようになります。

Spanner Studio のデータプレビュー

4. Watchdog（BigQuery 継続的クエリと Spanner 同期）

最初の防御線は、BigQuery にストリーミングされるテレメトリーデータです。不審な移動（不可能な距離など）をモニタリングし、アラートを Spanner にリアルタイムでプッシュします。

実際のシナリオでは、BigQuery の継続的クエリとリバース ETL を使用してこのデータをストリーミングします。ただし、これには ENTERPRISE エディション以上の予約が必要です。

予約が可能な場合、コマンドは次のようになります。予約を設定していない場合は、この情報をコンソールにコピーする必要はありません。

EXPORT DATA
  OPTIONS (
    uri = 'https://spanner.googleapis.com/projects/<YOUR_PROJECT_ID>/instances/game-instance/databases/game-db',
    format='CLOUD_SPANNER',
    spanner_options="""{ "table": "AccountSignals" }"""
  ) AS
SELECT
  GENERATE_UUID() as SignalId,
  PlayerId,
  'SUSPICIOUS_MOVEMENT' as AlertType,
  CURRENT_TIMESTAMP() as EventTime
FROM `game_analytics.GameplayTelemetry`
WHERE
  EventType = 'player_move'
  AND (LocationX > 1000 OR LocationY > 1000);

継続的クエリを作成するには、BigQuery コンソールの SQL ワークスペースで [その他] > [継続的クエリを作成] をクリックします。

このクエリはリバース ETL エンジンとして機能し、トランザクションシステム（Spanner）が分析システム（BigQuery）で検出された異常を即座に認識できるようにします。

このラボでは、いくつかのトランザクションを Spanner に人工的に挿入しました。

5. マルチモーダル探偵（Spanner Graph とベクトル検索）

Spanner に「高リスク」シグナルが追加されたので、不正行為グループを調査できます。Spanner Graph を使用して金融ウェブを可視化し、首謀者を見つけます。

これらのクエリを Spanner Studio で実行します。

グラフ: 首謀者を見つける

このクエリは、被害者が泥棒に送金し、泥棒がボスノードに送金するという金融取引のウェブをトレースします。ボスごとにグループ化し、戦利品を合計します。

Spanner Studio にコピーして、[実行] をクリックします。

GRAPH PlayerNetwork
MATCH (victim)-[:Transfers]->(thief)-[t:Transfers]->(boss)
RETURN
  boss.Name AS RingLeader, COUNT(t) AS TributesReceived,
  SUM(t.Amount) AS TotalLoot
GROUP BY RingLeader
ORDER BY TotalLoot DESC
LIMIT 5;

「Pixel」がトリビュートのトップの宛先として表示されます。

マルチシグナル調査

グラフの結果を、先ほど BigQuery からプッシュしたリアルタイムの行動シグナルと結合しましょう。「Pixel」に送金しており、不審な動きが確認されているプレーヤーを特定したい。

SELECT DISTINCT
  p.Name,
  s.AlertType as BQ_Signal,
  s.EventTime as SignalTime
FROM GRAPH_TABLE (
  PlayerNetwork
  MATCH (associate:Players)-[:Transfers]->(boss:Players)
  WHERE boss.Name = 'Pixel'
  RETURN DISTINCT associate.Name
) as g
JOIN Players p
  ON p.Name = g.Name
JOIN AccountSignals s
  ON p.PlayerId = s.PlayerId
ORDER BY s.EventTime DESC;

ベクトル検索: ボットアカウントを特定する

これらのユーザーは実際のユーザーですか、それとも組織的なボットのグループですか？ベクトル検索を使用して、「Pixel」と不審なほど類似したプロフィール説明を持つアカウントを特定します。

SELECT
  Name, AvatarDescription,
  COSINE_DISTANCE(AvatarEmbedding, (SELECT AvatarEmbedding FROM Players WHERE Name = 'Pixel')) as Similarity
FROM Players
WHERE Name != 'Pixel'
ORDER BY Similarity ASC
LIMIT 5;

類似性スコアが低いほど、「Pixel」のベクトルに近いことを意味します。説明が似ている場合は、ボットである可能性が高いです。

MATCH 句でスカラー関数を適用することもできます。

GRAPH PlayerNetwork
MATCH (associate:Players)-[:Transfers]->(boss:Players)
WHERE boss.Name = 'Pixel'
ORDER BY (
  COSINE_DISTANCE(associate.AvatarEmbedding, (SELECT AvatarEmbedding FROM Players WHERE Name = 'Pixel'))
) ASC
RETURN DISTINCT associate.Name

6. プロットの解明（BigQuery プロパティグラフと GCS の統合）

首謀者は捕まえたが、この大規模な「マグロ強奪」をどのように組織したのかを把握する必要がある。BigQuery Property Graph を使用して BigQuery の通信パターンをトレースし、ゲームチャットログをクエリします。

BigQuery Studio で次のクエリを実行します。

BigQuery プロパティグラフ

「Pixel」と他のプレーヤー間の通信をトレースする:

GRAPH game_analytics.CatChatNetwork
MATCH (p1:Players)-[c:Communicates]->(p2:Players)
WHERE p1.Name = 'Pixel' OR p2.Name = 'Pixel'
RETURN
  p1.Name AS Sender,
  p2.Name AS Receiver,
  c.Message,
  -- Resolving structured metadata from ObjectRef
  p1.ProfilePictureUrl.uri AS SenderProfilePic
ORDER BY Message DESC;

「Operation Fishbowl is a go」や「Diverting funds to the central tuna reserve」などのメッセージが表示されます。BigQuery プロパティグラフを使用すると、非構造化データ（ProfilePictureUrl.uri を使用した GCS 画像参照）で強化された通信を分析できます。

結果の GCS リンクをクリックすると、プレーヤーの画像が表示されます。

Google Pixel のプロフィール写真

この分析クエリでは、不正行為グループのメンバー間のチャットパターンと画像をさらに比較します。

これを実行する前に、Cloud Storage バケットに保存されているプロフィール写真のエンベディングを生成するマルチモーダルモデルを宣言します。このモデルは、初期設定で作成された接続を介して接続されるため、その接続に割り当てられたテクニカルユーザーに Vertex AI ユーザー権限も付与します。

「PROJECT_ID」は実際のプロジェクト ID に置き換えます。

GRANT `roles/aiplatform.user`
ON PROJECT `<<PROJECT_ID>>`
TO "connection:<<PROJECT_ID>>.us.unicorn-connection";

これで、接続を作成できます。

CREATE OR REPLACE MODEL `game_analytics.multimodal_model`
  REMOTE WITH CONNECTION `us.unicorn-connection`
  OPTIONS (ENDPOINT = 'multimodalembedding@001');

権限エラー（「The bqcx-12345745345345@gcp-sa-bigquery-condel.iam.gserviceaccount.com does not have the permission to access or use the endpoint...」など）が原因で失敗した場合は、権限が伝播するまで数分待ってから、もう一度お試しください。

次のクエリは、AI.GENERATE_EMBEDDING 関数を使用して、ストレージバケット内の画像を処理し、エンベディングを作成します。これらのエンベディングは COSINE_DISTANCE を使用して比較されるため、チャットログとプロフィール写真の類似性を把握できます。

-- BigQuery Property Graph: Tracing communication patterns in chat logs
-- AND calculating distance between auto-embedded chat message and profile picture
-- BigQuery Property Graph: Tracing communication patterns
-- AND identifying similarity AMONG the fraudsters themselves
WITH GraphResults AS (
  SELECT *
  FROM GRAPH_TABLE(
  game_analytics.CatChatNetwork
    MATCH (p1:Players)-[c:Communicates]->(p2:Players)
    WHERE p1.Name = 'Pixel' OR p2.Name = 'Pixel'
    RETURN
      p1.Name AS Sender,
      c.Message,
      p1.ProfilePictureUrl.uri AS SenderProfilePic,
      c.MessageEmbedding.result AS MessageEmbedding
  )
),
UniquePics AS (
  SELECT DISTINCT SenderProfilePic AS uri FROM GraphResults
),
PicEmbeddings AS (
  SELECT embedding, uri
  FROM AI.GENERATE_EMBEDDING(
    MODEL game_analytics.multimodal_model,
    (
      SELECT OBJ.MAKE_REF(uri, 'us.unicorn-connection') as content, uri
      FROM UniquePics
    )
  )
),
CatData AS (
  -- Distinct list of players (excluding Pixel) with their embeddings and HTTPS Pic URLs
  SELECT DISTINCT
    g.Sender,
    g.MessageEmbedding,
    g.Message,
    p.embedding AS PicEmbedding,
    REPLACE( g.SenderProfilePic, 'gs://sample-data-and-media/spanner-bq-fraud-heist/profile_pics/', 'https://storage.mtls.cloud.google.com/sample-data-and-media/spanner-bq-fraud-heist/profile_pics/') AS SenderProfilePic
  FROM GraphResults g
  LEFT JOIN PicEmbeddings p ON g.SenderProfilePic = p.uri
  WHERE g.Sender != 'Pixel'
    AND g.MessageEmbedding IS NOT NULL
    AND p.embedding IS NOT NULL
)
SELECT
  c1.Sender AS Fraudster_A,
  c2.Sender AS Fraudster_B,
  c1.SenderProfilePic AS Pic_A,
  c2.SenderProfilePic AS Pic_B,
  c1.Message,
  -- Compare chat messages between Fraudster A and B
  COSINE_DISTANCE(c1.MessageEmbedding, c2.MessageEmbedding) AS MessageDistance,
  -- Compare profile pictures between Fraudster A and B
  COSINE_DISTANCE(c1.PicEmbedding, c2.PicEmbedding) AS PictureDistance
FROM CatData c1
CROSS JOIN CatData c2
WHERE c1.Sender < c2.Sender -- Avoid self-comparison and duplicate pairs (A-B and B-A)
  AND c1.SenderProfilePic <> c2.SenderProfilePic
ORDER BY PictureDistance ASC, MessageDistance ASC
LIMIT 10;

プロフィール写真を開くと、クランメンバーの自己紹介の仕方が似ていることに気づくでしょう。

不正行為グループを可視化する

ノートブックと Python セルマジックを使用して、不正行為グループを可視化できます。これにより、グラフの結果を簡単に可視化できます。詳細については、可視化のドキュメントをご覧ください。

BigQuery Studio で、[その他] > [ノートブック] > [空のノートブック] をクリックします。

ノートブックを作成

次のコードをコードセルに貼り付けます。

!pip install bigquery-magics==0.12.1

[+ コード] ボタンを使用して新しいセルを作成し、次のコードを貼り付けます。

%%bigquery --graph
GRAPH game_analytics.CatChatNetwork
MATCH p=(p1:Players)-[c:Communicates]-(p2:Players)
WHERE p1.Name = 'Pixel' OR p2.Name = 'Pixel'
RETURN TO_JSON(p) AS full_path

[すべて実行] をクリックします。約 1 分後、通信ネットワークのグラフ可視化が表示されます。

グラフの可視化

7. クリーンアップ

この Codelab で使用したリソースに対して Google Cloud アカウントで課金されないようにするには、作成したリソースを削除します。

Spanner インスタンスを削除する

gcloud spanner instances delete game-instance

BigQuery データセットを削除する

bq rm -r -f -d game_analytics

または、プロジェクトを削除する

このラボ用に新しいプロジェクトを作成した場合は、プロジェクト全体を削除できます。

gcloud projects delete <YOUR_PROJECT_ID>

8. 完了

おめでとうございます！Spanner と BigQuery を使用して、リアルタイムの不正行為防止シールドを構築できました。

具体的には、以下の方法について学習しました。

BigQuery の継続的クエリを使用して、リアルタイムの分析情報を Spanner に push します。
Spanner Graph を使用して、財務関係を追跡します。
非構造化データの類似性クエリには、Spanner ベクトル検索を使用します。
BigQuery Graph を使用して、通信ネットワークをトレースします。

次のステップ

Spanner Graph のドキュメントを確認する。
その他のコード例については、Spanner Graph GitHub リポジトリをご覧ください。
BigQuery Graph の詳細を確認する。
BigQuery の継続的クエリをご覧ください。

Spanner と BigQuery: リアルタイムの不正行為防止シールド コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

1. はじめに

演習内容

必要なもの

2. 始める前に / セットアップ

Google Cloud プロジェクトを作成または選択する

Cloud Shell の起動

必要な API を有効にする

リポジトリのクローンを作成する

3. インフラストラクチャのプロビジョニング

BigQuery データセットと接続を設定する

Spanner を設定する

BigQuery にデータをインポートする

Spanner にデータをインポートする

4. Watchdog（BigQuery 継続的クエリと Spanner 同期）

5. マルチモーダル探偵（Spanner Graph とベクトル検索）

グラフ: 首謀者を見つける

マルチシグナル調査

ベクトル検索: ボット アカウントを特定する

6. プロットの解明（BigQuery プロパティ グラフと GCS の統合）

BigQuery プロパティ グラフ

不正行為グループを可視化する

7. クリーンアップ

Spanner インスタンスを削除する

BigQuery データセットを削除する

または、プロジェクトを削除する

8. 完了

次のステップ

Spanner と BigQuery: リアルタイムの不正行為防止シールド

ベクトル検索: ボットアカウントを特定する

6. プロットの解明（BigQuery プロパティグラフと GCS の統合）

BigQuery プロパティグラフ