オーストラリアのApateは、詐欺師と会話するために数千体のAIエージェントを送り込む会社です。エージェントは被害者を装い、詐欺電話に応答し、怪しいメッセージやメールに返信し、フィッシングのリンクをたどります。年齢や性別、訛りを変え、複数の言語で会話して相手から情報を引き出します。
何を集めているのか
狙いは、被害が出た後にしか分からない情報を先に得ることです。詐欺師が使う銀行口座や暗号資産のウォレット、電話番号、悪意あるサイト、なりすましの対象ブランドなどを引き出し、顧客へ提供します。同社によると、これまで250万件の会話で詐欺師の時間を延べ17年分消費しました。顧客は銀行、通信事業者、政府機関、公益事業者です。
手口はどう変わったのか
共同創業者のブラッド・ジョッフェ氏は、業界の多くは事後対応だと指摘します。通信事業者は番号を遮断しても詐欺師は別の番号を用意し、銀行は取引を監視してもその時点で詐欺師は利用者に到達しているという整理です。同社は前段に踏み込み、会話そのものから情報を得る方針をとっています。顧客には、通信大手のTPGが約59万件の通話をエージェントへ転送した例があります。
日本の組織にとっての意味
特殊詐欺や投資詐欺の対策は、被害の届け出を待つのが通例です。会話の段階で情報を取る発想は、窓口を持つ金融機関や通信事業者にとって選択肢になります。ChatGPTのような汎用モデルで会話を組むより、詐欺の手口に合わせた訓練が必要です。Amazon Comprehendのような分析基盤と組み合わせ、得た情報の活用先を先に決めておくと効果を測りやすくなります。
編集部の見解
発想は攻めに見えますが、本質は情報の非対称を減らす取り組みです。被害が出てから遮断する運用では、手口の更新に常に後れを取ります。日本の金融機関が検討する際に重要なのは、会話から得た情報を誰がどう使うかです。集めるだけでは対策になりません。自社の判断基準に落とし込む工程まで含めて設計し、効果は「止めた被害件数」ではなく「事前に把握できた件数」で測ることをおすすめします。
my-best.ai 編集部
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