こんにちは、Anti-FraudチームのEMのShoです。
今回はチームについて紹介したいと思います。
Anti-Fraudという名の通り不正利用対策を行うチームなのですが、なかなかイメージが湧きにくいと思うので、なるべく分かりやすく説明していきたいと思います。
Anti-Fraudチームの構成
Anti-Fraudチームは、Bizメンバーとエンジニアメンバーが半分ずつの構成です。
これは他のチームにはない、Anti-Fraudチームならではの大きな特徴です。
不正利用対策は、単にロジックを実装するだけでは成立しません。
現場で起きている事象を深く理解し、素早く解決までつなげることが求められます。
そのためAnti-Fraudチームでは、Bizメンバーとエンジニアが密に連携しながら、
課題発見から改善までを一気通貫で進めています。
エンジニアとしては、ただ与えられた仕事をこなすのではなく、
Bizメンバーと議論しながら課題の背景を理解し、解決策を設計します。
そして実装して終わりではなく、運用まで落とし込んで改善を回し続けます。
エピソード
先日、新しい不正検知ロジックの導入に伴い、月末オペレーションの負荷が高まる可能性が見えてきました。
そこで即座にBizメンバーと状況を整理し、必要なワークフローをすぐに開発・改善しました。
その結果、次の月末までにオペレーション負荷を抑えることに成功しました。
さらに、業務フローの無駄を省いたことで、ユーザーへの対応スピードも格段に向上しました。
通常では考えられないスピード感で課題を解決できるのは、Bizとエンジニアが同じチームにいて、同じ温度感で動けるからこそだと思っています。
Anti-Fraudのエンジニアの開発
Anti-Fraudチームのエンジニアの開発は、大きく分けると次の3つです。
1. 不正検知ロジックの開発
不正利用を検知するために、リアルタイム〜ニアリアルタイムで意思決定できる仕組みを作っています。
- リアルタイム / ニアリアルタイムの不正検知ロジックの実装・改善
- 判定結果に応じた制御（ブロック / カードロック / 通知 など）の設計
2. 調査・運用を支えるシステムの開発
不正対策は「検知して終わり」ではありません。
調査・判断・対応を速く、再現性高く行える仕組みが重要です。
- 不正利用の調査・対応を行う管理画面 / 調査システムの開発
- オペレーションを支えるワークフローの構築・改善
3. データ基盤・モデルの整備
Anti-Fraudでは、改善の質もスピードもデータで決まります。
継続的に精度を上げていくための基盤を整備しています。
- データパイプラインの構築
- 不正検知モデルの開発
技術スタック
Anti-Fraudチームでは、以下の技術を活用しています。
- Go / Python / TypeScript
- Next.js
- Firestore / Postgres / Spanner / BigQuery / ValKey
- Pub/Sub / Dataflow
- GKE / Cloud Run
- Slack App / Custom Functions
ゼロベースでの開発が多いため、技術選択の自由度は高いです。
決済基盤、Webアプリ、データ分析、Slack Appなど幅広い開発を行うため、様々な技術に触れることができます。
開発の特徴
Bizとエンジニアが同じチームだから、意思決定がとにかく速い
Anti-Fraudチームは、Bizメンバーとエンジニアが同じチーム内で密に連携しながら動いています。
そのため「何が起きているのか」を現場の視点で素早く把握し、その場で判断して、そのまま開発に落とし込めるのが大きな特徴です。
不正対策は、状況が変われば優先順位も変わります。
「検知の精度を上げるべきか」「運用負荷を下げるべきか」「ユーザー体験への影響は許容できるか」など、意思決定が必要な場面が常にあります。
Anti-Fraudでは、こうした判断がチーム内で完結するため、 課題発見 → 意思決定 → 実装 → 運用改善までを高速に回すことができます。
「1人1プロダクト」で、責任と裁量を持って進められる
Anti-Fraudチームでは、エンジニアが細かいタスクを分担してこなすだけではなく、
1人が1つのプロダクト（または機能領域）に責任を持って推進するスタイルを取っています。
担当する範囲は実装だけにとどまりません。
- 課題を整理する
- スコープと優先順位を決める
- 運用まで落とし込む
- 結果を見て改善する
こうした一連の流れを持てるので、
「作る」だけではなく “成果が出るところまでやり切る”経験ができます。
もちろん難易度は高いですが、その分成長スピードも速く、 自分の意思決定がユーザー体験や事業に直結する感触があります。
レビュー・QA体制
Anti-Fraudチームでは、スピード感を持って開発を進めながらも、チームとして品質を担保する仕組みを整えています。
まず設計段階では、担当エンジニアがmini specを作成し、チーム全体でレビューを行います。ここで背景や目的、スコープ、設計方針を共有し、早い段階で認識を揃えます。
実装フェーズでは、すべての変更に対してPRレビューを実施します。レビューを通じて設計の妥当性や実装方針を議論しながら、チームとして品質を高めていきます。
さらにQAメンバーも計画段階から議論に参加し、テストケースのレビューを行います。必要に応じてテストの実施も担いながら、仕様理解のズレや見落としを早い段階で防ぎ、安心して運用に乗せられる状態を作っています。
このように、担当エンジニアがオーナーシップを持って推進しつつ、チーム全体で品質を担保する体制で開発を進めています。
圧倒的なスピード感で、プロダクトを開発・改善する
Anti-Fraudのプロダクトは、効果が出て初めて価値になります。
作っただけでは意味がなく、デプロイして運用に乗せ、改善サイクルを回し続けて初めてプロダクトとして成立します。
だからこそAnti-Fraudチームでは、圧倒的なスピード感で開発し、現場で使いながら改善を重ねていきます。
エピソード
現在、不正利用検知の根幹として機能しているリアルタイム不正利用検知システムは、当初エンジニア内では開発期間6ヶ月の見積もりでした。
ところがある日、チームリーダーのHazukiさんから「もっと早く作れないか」と相談がありました。
早くプロダクトを出して改善サイクルを回し、成果につなげる必要があったためです。
当時は、コードレビューにかかる時間さえも無駄にできない状況でした。
そこで通常の非同期レビュー中心の進め方を見直し、毎日同期的にコードの説明・合意を取る時間を設ける形に切り替えました。
（スピードを優先しつつも、品質と認識合わせを落とさないための工夫でした。）
その結果、1ヶ月強で開発を完了させることができました。
この経験は、今の自分の開発スタンスを形作った原体験です。
Hazukiさんと話すまでは、自分の中に「プロダクトを作るところまでが仕事」だと思っていた部分があったことに気づきました。
Anti-Fraudではプロダクトを作ってからがスタートです。
今はそれを意識して、可能な限りスピードを上げることを心掛けています。
Anti-Fraudチームの雰囲気
Anti-Fraudチームは、不正利用対策という真面目で堅い領域を日々扱っています。
一方で、チームの雰囲気はかなり和やかで、肩の力を抜いてコミュニケーションしています。
メンバーの住んでいる場所はバラバラなので、普段のやり取りはオンラインが中心です。
東京メンバーは出社してオフラインで集まることもあり、必要に応じて顔を合わせながら進めています。
雑談ではNetflixで最近何がおもしろかったとか、地方の初詣の特徴とか、色々話しています。
真面目な課題に向き合いつつも、相談しやすい空気感があるのがAnti-Fraudチームの良さだと思っています。
さいごに
この記事は、将来Anti-Fraudエンジニアとして活躍してくれる未来のチームメンバーのために書いています。
課題を解決するために、裁量を持ってゼロから主体的に物事を進めることが好きな人には、ものすごく良い環境だと思います。
少しでも興味を持っていただけたら、ぜひ気軽にお話ししましょう。
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