AIによる不正検知で精度は上がる？AI Marketのリアルな相談事例、仕組み・導入成功事例・費用の考え方をわかりやすく解説！

金融・決済サービスを取り巻く不正の手口は、ここ数年で大きく様変わりしています。

フィッシング詐欺を悪用したなりすまし、少額決済を繰り返して検知をかわすブルートフォース型、プログラムで自動生成したカード番号を試すクレジットマスターアタックと言った犯罪の高度化・多様化に対して、長年使われてきたルールベース検知がついていけなくなってきているのが現状です。

この記事では、AIが不正をどのような仕組みで検知するのか、ルールベースとの本質的な違いはどこにあるのかを整理したうえで、国内の具体的な導入事例を5つ、費用・期間の現実的な目安をお伝えします。

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不正検知の現場で今何が起きているのか？

インターネットバンキングやクレジットカード、コード決済の普及とともに、金融犯罪の舞台はオンラインに急速に移行しました。

従来より広く使われてきたルールベース検知は、「1時間に同一カードで5回以上の決済が発生したらブロックする」のように、人間が設定した固定条件に基づいて不正を判定する方式です。

シンプルで説明しやすい反面、犯罪者がルールの抜け穴を把握するとすぐに通り抜けられてしまうという構造的な弱点があります。現在、ルールベース検知が機能しにくくなっている理由は主に3点あります。

手口の高度化・多様化

フィッシング詐欺で盗んだ認証情報を使うなりすまし型、複数の少額決済で検知の閾値をかわすブルートフォース型、プログラムで自動生成したカード番号を試すクレジットマスターアタックなど、手口は絶えず進化しています。固定ルールでは新種の手口への対応が遅れます。

取引量の爆発的増加

ECサイトや決済プラットフォームの拡大で、1日あたりの処理件数は大幅に増加しています。それに伴い、正常取引を不正と判定してしまう誤検知（フォルスポジティブ）の調査対応コストも膨らみ、担当者の許容範囲を超えつつあります。

ルール更新コストの増大

新しい手口に対応するためにルールを追加し続けると、ルール全体が複雑化して管理が難しくなり、かえって誤検知が増えるジレンマに陥ります。ルールの追加・削除・動作テストには専門人材の工数が必要で、手口の変化スピードに追いつくことが現実的に困難になっています。

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実際にAI Marketにいただいた不正検知のAI活用相談事例

AI Marketには、不正検知や与信審査の精度向上を目的としたAI活用相談を多くの企業からいただいております。

お客様から寄せられたご相談は以下のようなもので、AI Marketでは、コンサルタントがお客様の課題感をヒアリングし、適した技術・ソリューションを保有する企業をご紹介致しました。

1. 得意先販売データを用いた拡売費率・売上販売額の異常検知
2. 住宅ローン申込時の建築図面画像を用いた目的外利用の不正検知

※実際のお客様からのご相談内容のため、企業特定に繋がる情報は伏せています。

① 得意先販売データを用いた拡売費率・売上販売額の異常検知

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：1,001人〜

販売実績データの異常スコアリングとTeams通知連携による不正兆候の早期検知｜AI Marketによる要件・技術整理内容

お客様は、得意先企業の売上データをもとに、不正事案につながる可能性のある異常値を検知したいというご相談でした。

現状では、得意先ごとの売上や社内で管理している拡売費をもとに手動確認を行っていました。一定の閾値を超えた場合に担当者へ確認を依頼しているものの、固定の条件だけでは把握しきれない異常があるのではないかという課題感がありました。

ただし、実際に不正が発生しているというよりも、見落としを減らし、確認業務の負担を軽減するためにAIを活用した異常検知の仕組みを検討されていました。

要件としては、得意先別・品番別・月別などの販売実績をもとに、通常とは異なる売上変動や拡売費率の変化をスコア化し、確認が必要な案件を抽出する仕組みが想定されていました。異常を検知した際には担当者へ自動通知し、確認依頼や理由確認につなげる運用も検討対象となっていました。

関連記事：「経理に生成AIどう使う？すぐ使える活用方法・注意点を徹底解説！」

② 住宅ローン申込時の建築図面画像を用いた目的外利用の不正検知

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：101〜500人

建築図面OCR・図面特徴量抽出と不正利用判定モデル向けデータ整備｜AI Marketによる要件・技術整理内容

建築図面の画像データを用いて、物件の目的外利用を検知したいというご相談でした。不正検知というと、データ分析による異常検知に関するご相談が定番ですが、画像認識AIを使った不正検知、不審行動検知のご相談も増えております。

住宅ローンは居住用物件を対象とする一方で、実際には投資用や賃貸用として利用される可能性があるため、図面情報から不正利用の兆候を把握できないかという課題がありました。

入力データは、申込者や不動産会社から受領する建築図面のスキャン画像が中心で、解像度や画像品質にはばらつきがあるとのことでした。

要件としては、建築図面から部屋名、設備数、間取り構成、用途を示す文字情報などを抽出し、既存の判定モデルに投入できる特徴量として整備する方法が検討されていました。

AI Marketでは、上記のように、様々な企業・金融機関・管理部門からのAI活用相談を受け付けています。

生成AIツールを用いて、AI企業の選定をAIに相談するケースも増えています。しかし、実際のAI導入では、機密情報の取り扱い、実装可能性の判断、保有データの確認、既存システムとの連携、企業選定など、人が介在しないと判断が難しい要素も多く存在すると考えています。

だからこそAI Marketでは、実際の人間である専門のAIコンサルタントが直接お客様と対話し、ヒアリングから企業選定までを支援し、実現性の高いAI導入をサポートしています。

貴社でも不正検知や与信審査、異常検知に関するAI活用をご検討中の際は、ぜひご相談ください。

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AIによる不正検知はルールベースと何が違う？

AIが行う不正検知最大の違いは、ルールを人間が設定するかAIが自動学習するかという点にあります。AIは過去の取引データからパターンを学習するため、事前に想定していなかった手口にも対応できる可能性があります。

ただし、学習に使うデータの質と量が精度を左右するため、導入後に「思ったほど検知できない」という事態を避けるための事前確認が重要です。

不正検知AIが使う機械学習の主な手法とそれぞれの得意な状況

不正検知AIには複数のアプローチがあります。用途やデータの状況によって使い分けるのが現実的で、単一の手法ですべての不正をカバーできるわけではありません。代表的な3つの手法を整理します。

多くののケースで、教師あり学習をベースに、アノマリー検知を補助的に組み合わせる構成が採用されています。不正データが少ない場合は、アノマリー検知をメインにする方が現実的なこともあります。

どの手法が自社に合うかは保有しているデータの量と質によって変わります。

リアルタイム検知とバッチ検知の違いと金融機関に求められる応答速度

不正検知AIのもう一つの重要な軸が、判定のタイミングです。これは単なる技術設計の話ではなく、防げる不正の種類に直結します。

リアルタイム検知は、取引が発生した瞬間にAIがスコアリングを実施し、数十〜数百ミリ秒以内に判定結果を返す方式です。

クレジットカードの決済承認やインターネットバンキングの送金処理に適用する場合はリアルタイム検知が必須です。決済承認の応答時間は一般的に3秒以内が求められるため、AIの推論処理が遅延のボトルネックにならない設計が必要です。

バッチ検知は、一定期間の取引データをまとめてAIに投入し、事後的に不正の疑いがある取引を抽出する方式です。リアルタイムほどの処理性能が不要なため導入コストを抑えやすく、不正口座の洗い出しや翌日の調査優先リストの作成に向いています。

どちらが正解ということはなく、防ぎたい不正の種類と業務フローに応じて選択・組み合わせるのが現実的です。

AIによる不正検知は国内でどう活用されている？

理論よりも実例の方が判断に役立つことは多いので、国内での具体的な導入事例を5つ紹介します。決済・銀行・経費管理・住宅ローンと用途が幅広いので、自社の課題に近い事例を参考にしてみてください。

関連記事：「銀行業でのAI導入メリット・デメリット徹底解説！」

ECサイトの不正利用をリアルタイムで防ぐ（SBペイメントサービス）

SBペイメントサービス株式会社は、自社が保有する年間5兆円超の決済データを活用したAI不正検知サービスを提供しています。決済代行として積み重ねてきた膨大なデータをAIの学習基盤に活用している点が特徴です。

ゴルフクラブ買い取り・販売のゴルフドゥ！では、AI不正検知の導入と独自のルール設定を組み合わせることでコンバージョン率の向上と不正被害の回避を同時に達成したと報告されています。リアルタイムのスコアリングで疑わしい取引を検知しつつ、正常な顧客の購入機会を損なわないバランスの設計がポイントです。

SBペイメントサービスでは、事業者が追加で購入者情報を取得したり専用システムを開発したりする必要がほぼありません。SBペイメントサービスが保有する決済データをそのまま学習に活用する設計のため、導入時の準備コストが低く抑えられます。

月額費用は0円から始められるフリープランも用意されており、まず試験的に導入したい事業者にも対応しています。

クレジット・デビット・コード決済を横断して検知する（TIS）

TIS株式会社は、金融機関のイシュア（カード発行会社）向けに特化したAI不正検知サービスを提供しています。クレジットカードだけでなくデビット・プリペイド・コード決済など複数の決済ブランドを1つのシステムで管理できる点が、このサービスの大きな特徴です。

複数の決済ブランドをそれぞれ個別システムで管理している場合、このサービスに一元化することで管理負荷と運用コストを削減できます。複数社のデータを横断的に活用する共通モデル（マルチテナント型）を採用しているため、自社単体ではデータが少ない新興の決済サービスでもリリース直後からAI検知を立ち上げて運用できます。

AIスコアリング機能が標準搭載でオプション費用が発生しない費用体系も、導入計画が立てやすいメリットです。

GUIベースで操作できるルール設定と日本語対応のシステムにより、ITの専門知識が深くない担当者でも扱いやすい設計になっています。

経費精算の内部不正をAIが全数チェックする（Stena Expense）

チルスタック株式会社のStena Expenseは、企業の経費精算における不正・異常をAIが自動検知するクラウドサービスです。金融機関向けの外部不正対策とは用途が異なりますが、「大量データを人手でチェックするコストと精度の限界を、AIで突破する」という解決策の構造は同じです。

タカラスタンダード株式会社では、AIによる自動検知でチェックの精度とスピードを両立できたと報告されています。生活協同組合コープさっぽろでは、属人的・非効率なチェック体制からAI全数チェック体制への移行を実現したとされています。

二重申請・領収書の使い回し・交通費の水増しといった社内経費不正を、人の目ではなくAIが網羅的にチェックします。担当者はAIが抽出した案件を確認するだけでよく、日常業務の工数を大幅に削減できます。

インターネットバンキングとATM不正をAIで検知する（ラック AIゼロフラウド）

株式会社ラックのAI不正取引検知サービスAIゼロフラウドは以下3種類の金融犯罪に対応しています。

1. インターネットバンキングの不正送金
2. 銀行ATMを介した不正取引
3. 犯罪に悪用される不正口座と

三菱UFJ銀行との実証実験では、AIを用いた不正取引検知でATM不正出金の検知率94%を実現したと発表されています。これは実証実験での数値であり本番環境での保証値ではありませんが、不均衡データ（不正件数が正常取引と比べて圧倒的に少ない状況）での高い検知率を示す重要な参考値です。

従来のルールベースでは困難とされてきたこうした状況に対して、ラックが開発した特徴量エンジニアリング技術が発見率を飛躍的に向上させました。

ラックの金融犯罪対策センターが犯罪パターンを日々収集してAIモデルを更新する体制を持っており、最新の手口への追従も設計に組み込まれています。

住宅ローン審査の不正申し込みを100段階スコアで可視化する（HEROZ × 静銀信用保証）

しずおかフィナンシャルグループのグループ会社である静銀信用保証株式会社は、HEROZ株式会社と共同で住宅ローン不正検知AIシステムを開発し、2024年4月から運用を開始しました。

解決しようとした課題は、住宅ローンを賃貸用不動産の購入資金として悪用する不正申し込みです。低金利の住宅ローンを自宅購入と偽って申請し実際には賃貸用物件の購入に充てるという手口です。

悪質な不動産業者が介在して審査資料の改ざんが行われるため、金融機関にとって大きなリスクとなっていました。従来は審査担当者が全件を目視で確認していたため、担当者の経験値によって審査精度にばらつきが生じていました。

開発されたシステムは、過去の不正申し込みの特徴を学習したAIが新規申し込みを100段階のスコアで可視化する仕組みです。スコアが審査画面に常時表示されることで、経験の浅い担当者でも不正への意識を持って審査に臨めるようになりました。

静銀信用保証では、このシステムにより年間損失額の20%削減を目標としています。

AI不正検知の導入前に確認すべきデータ要件と技術条件は？

AI導入前に確認すべきデータ要件と技術的な前提を整理します。事前に把握しておくことで、ベンダーとの最初の打ち合わせがスムーズになります。

不正検知AIの学習に最低限必要なデータ量

教師あり学習でAIモデルを構築する場合、学習に使う不正ラベル付きデータが必要です。問題は、不正取引の件数が正常取引に比べて圧倒的に少ない（クラス不均衡問題）という点です。

必要なデータ量の目安は用途によって異なりますが、最低でも数百件以上の不正事例があることが望ましいとされています。

学習用データ不足時の対処法

不正ラベル付きデータが必要な量を下回る場合でも、以下のような技術的な対処法があります。

静銀信用保証の事例でも、学習データの設計には試行錯誤があり、最終的には「事後的に不正と判明した案件のみを採用」したほうが判別力が高いという結果が得られています。学習データの設計はAIモデルの精度に直結するため、ベンダーとの丁寧なすり合わせが必要です。

自社にはデータが少ないからAIは無理だと判断する前に、まずデータの量・質・ラベリング状況をベンダーに開示して相談することをおすすめします。

既存の基幹システムやコアバンキングとAI不正検知をどう連携させるか

金融機関にとって最も慎重な判断が必要なのが、既存の基幹システムへの影響です。大規模なシステム改修なしに導入できるかどうかが、プロジェクトの可否を左右することがあります。

現在の主流は、AIシステムを基幹システムとは独立したクラウド環境に構築し、REST APIを通じてリアルタイムに取引情報を連携する方式です。基幹システムを改修せずにAI機能を追加できる点と、AIのモデル更新を基幹システムの停止なしに行える点が利点です。

ラックのAIゼロフラウドは「金融機関の勘定系には一切の影響を与えない」設計を明示しており、静銀信用保証とHEROZの連携でも、クラウド基盤とAIモデルをAPI連携させる構成が採用されました。

ただし、API連携の実装にあたっては事前に以下を確認することが必要です。

• 既存システムがAPIを公開できる構成になっているか
• 取引データのリアルタイム送信に対応できるネットワーク帯域があるか
• データの暗号化・認証方式が自社のセキュリティポリシーと適合するか

最初はバッチ処理で事後的な不正検知から始め、精度が確認できた段階でリアルタイム連携に移行する段階的なアプローチも有効です。一気に本番移行を目指すよりも、PoCで効果を確認しながら展開する方がプロジェクトリスクを抑えられます。

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AI不正検知の導入コストと期間の目安は？

費用はいくらかかるのか・いつから使えるのか、この2点は稟議を通すために最初に揃えなければならない情報です。ただし、AI不正検知の費用と期間はサービス形態・規模・カスタマイズの深さによって幅が大きく、一概に言うことはできません。ここでは判断の目安となる考え方を整理します。

AI不正検知の初期費用・月額費用の相場とコストに影響する変数

提供形態によって費用構造は大きく異なります。大きく3つに分類できます。

コストに影響する主な変数は以下3点です。

1. 処理する取引量（トランザクション数）
2. カスタマイズの深さ（自社データでの再学習が必要かどうか）
3. 連携するシステムの複雑さ、

SBペイメントサービスのように月額0円から始められる選択肢がある一方で、大規模金融機関向けのフルカスタム開発では数千万円規模になることもあります。

AI Marketでは、用途・規模・予算感をヒアリングしたうえで適合するAI企業を無料でご紹介しています。費用相場の目安を知りたい段階からご相談いただくことも可能です。

PoCから本番導入まで一般的なプロジェクトのステップと所要期間

AI不正検知の導入は、一般的に以下のフェーズで進みます。

合計で6〜12ヶ月が一般的な目安です。ただし、ベンダーが同業種・同規模の金融機関向け開発経験を持っている場合は大幅に短縮されることがあります。

PoCの成功率を高めるために最も重要なのは、何をもって成功とするかのKPIを数値で合意しておくことです。検知率の目標値・誤検知率の許容範囲・応答速度の基準を事前に設定しておかないと、評価フェーズで合意形成に時間がかかります。

このKPI設計の段階でベンダーと齟齬が生じるとプロジェクト全体が迷走しやすくなります。

AIによる不正検知についてよくある質問まとめ

まとめ

AI不正検知の導入に向けて、まず取り組むべきことは2点です。

一つ目は、自社が保有する不正取引データの棚卸しです。

件数・ラベリング状況・保管形式を整理することが、ベンダーに相談するときの最初の材料になります。

二つ目は、検知対象と優先課題の言語化です。

クレジットカード不正利用なのか、インターネットバンキングの不正送金なのか、社内経費の内部不正なのかによって適切なサービスと必要なデータ要件が変わります。

この2点が整理できたら、AI Marketにご相談ください。

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