コラム

クレジットカードの不正利用被害は高い水準で推移しており、ECサイトやサブスクリプションサービス、決済サービスを提供する企業では、不正対策の強化が重要な経営課題となっています。さらに、不正手口は高度化・巧妙化しているため、従来のルールベース型システムや目視審査だけでは十分な対応が難しくなっています。

こうした課題の解決策として注目されているのが、AIを活用した不正検知システムです。大量の取引データをリアルタイムで分析し、不正利用の早期発見や業務効率化、顧客体験の向上を支援します。

本記事では、AI不正検知の仕組みや導入メリット・課題、システム選定のポイントまでを分かりやすく解説します。

1 AI不正検知とは

AI不正検知とは、AIや機械学習を活用して、大量のデータの中から不正の兆候や異常な行動を検知・判定する技術です。過去の取引履歴や利用状況、アクセスログなどを学習し、通常とは異なるパターンを分析することで、不正利用のリスクを高精度に判断します。

クレジットカードの不正利用対策をはじめ、不正送金、アカウント乗っ取り、保険金の不正請求、ポイントの不正取得など、さまざまな不正対策に活用されており、金融機関やEC事業者、通信事業者、保険会社など幅広い業界で活用が進んでいます。

不正被害の抑制と業務効率化を同時に実現できることから、企業のリスク管理を支える重要なソリューションとして注目されています。

AI不正検知が注目される背景には、不正対策を取り巻く環境の変化があります。

まず、フィッシング詐欺やアカウント乗っ取り、BOT攻撃など不正手口が高度化し、あらかじめ定めた条件で判定する従来のルールベース型では、変化のスピードに追随しづらくなっています。

加えて、クレジット取引セキュリティ対策協議会が策定し、経済産業省が割賦販売法上の『実務上の指針』として位置付ける「クレジットカード・セキュリティガイドライン」では、EMV 3-Dセキュア（以下、3Dセキュア）の導入に加え、不正利用の発生状況に応じた適切な対策の実施が求められており、事業者には継続的なセキュリティ強化が必要とされています。

こうした背景から、大量の取引データをリアルタイムに分析し、未知の不正パターンにも対応できるAI不正検知システムへの注目が高まっています。

1-2 AI不正検知と従来型（ルールベース型）との違い

従来の不正検知システムの多くは、あらかじめ設定した条件に一致するかどうかで判定する「ルールベース型」を採用しています。例えば、「一定金額以上の取引」「短時間での連続アクセス」「海外からのログイン」など、事前に定義した条件に該当した場合に不正の疑いがあると判断する仕組みです。

一方、AI不正検知は、機械学習を用いて過去の取引データやアクセス履歴、利用傾向などを分析し、通常とは異なるパターンを検知します。複数のデータを組み合わせて相関関係や行動の変化を分析するため、固定条件では見つけにくい異常も検知できる点が特長です。

このように、あらかじめ設定したルールで判定するルールベース型に対し、蓄積したデータから特徴を学習して判定する点が、AI不正検知の大きな違いといえます。

2 クレジットカードの不正利用の現状と課題

キャッシュレス決済の普及に伴い、クレジットカードの不正利用は依然として深刻な状況が続いています。ここでは、不正利用の現状や主な手口、従来の対策が抱える課題について解説します。

2-1 クレジットカードの不正利用被害の状況

キャッシュレス決済やEC市場の拡大に伴い、クレジットカードの不正利用被害は深刻な問題となっています。一般社団法人日本クレジット協会によると、2024年のクレジットカード不正利用被害額は555.0億円に達し、そのうち9割以上がカード番号盗用による被害でした。2025年の被害額は510.5億円と前年から約8％減少し、5年ぶりに減少に転じたものの、依然として高い水準が続いています。

特にECサイトなどの非対面決済では、カードの現物を確認できない特性上、不正利用を完全に防ぐことが難しいのが実情です。

クレジットカードの不正対策には、国際ブランドが提供する標準的なリスク管理の仕組みに加え、事業者ごとのリスクや最新の手口に応じた対策が求められます。不正手口は日々巧妙化しており、自社の取引特性に合わせた検知精度の高い対策の重要性が高まっています。

一方、自社で独自の不正検知システムを構築・運用する場合は、開発費や運用コスト、継続的なチューニングなど大きな負担が発生します。そのため、高度な検知精度と運用効率を両立できるAI不正検知システムへの関心が高まっています。

※出典：一般社団法人日本クレジット協会「クレジットカード不正利用被害の状況について」（経済産業省「加盟店における不正利用対策の在り方に関する検討会」掲載資料）
※出典：一般社団法人日本クレジット協会「クレジットカード不正利用被害の集計結果について」

2-2 代表的なクレジットカード不正利用の手口

クレジットカードの不正利用には、カード情報そのものを悪用する手口だけでなく、利用者のアカウントや認証情報を狙うものや、自動化ツールを利用した攻撃などさまざまな種類があります。

ここでは、現在特に被害が多い代表的な不正手口と、それぞれの特徴や企業・利用者に及ぼす影響について解説します。

2-2-1 カード番号盗用

カード番号盗用とは、情報漏えいやフィッシング詐欺などによって取得したカード番号やセキュリティコードを悪用し、第三者が不正に決済を行う手口です。ECサイトなどの非対面決済で多く発生しており、加盟店は商品代金やチャージバックによる損失を被る可能性があります。

2-2-2 なりすまし決済

なりすまし決済は、盗難カード情報や不正に入手した本人情報を利用し、正規のカード会員になりすまして決済を行う手口です。高額商品や換金性の高い商品が狙われやすく、不正購入後に転売されることで、加盟店にとって無視できない損失につながることがあります。

2-2-3 アカウント乗っ取り

アカウント乗っ取りは、不正ログインによって利用者の会員アカウントを奪い、登録済みのクレジットカード情報を悪用する手口です。不正決済だけでなく、住所や氏名などの個人情報が変更・流出する恐れもあり、企業の信頼低下にもつながります。

2-2-4 クレジットマスター攻撃

クレジットマスター攻撃とは、自動プログラムを用いてカード番号や有効期限を組み合わせ、有効なカード情報を探し出す攻撃です。大量のアクセスが短時間で発生するためシステムへの負荷が高まり、取得されたカード情報が不正決済に悪用される危険があります。

2-2-5 BOTによる不正アクセス

BOTによる不正アクセスは、自動化プログラムを利用して大量のログインや決済処理を繰り返す攻撃です。盗み出した認証情報を用いたリスト型攻撃などにも利用され、アカウント乗っ取りや不正購入の被害を拡大させる要因となっています。

2-2-6 不正サブスクリプション登録

不正サブスクリプション登録は、盗難カード情報を利用して定額課金サービスへ不正に登録する手口です。継続課金によって被害が長期間に及ぶケースもあり、チャージバック対応や返金対応など、サービス事業者の運用負荷や損失の増加につながります。

2-3 従来の対策では限界がある

従来の不正対策では、「高額決済」や「海外からのアクセス」といった固定ルールに基づいて不正を判定するケースが一般的です。しかし、不正手口は日々変化しており、新たな攻撃に対応するにはルールの追加や見直しを繰り返す必要があります。

また、目視審査では大量の取引を24時間体制で確認することが難しく、人的ミスが発生する可能性もあります。さらに、セキュリティを厳しくしすぎると、正常な取引まで不正と判定してしまう「誤検知」が発生し、決済離脱やカゴ落ちによる売り上げ機会の損失につながる恐れがあります。

一方で、判定基準を緩めれば不正利用を見逃すリスクが高まるため、事業者はセキュリティと顧客体験（UX）の両立という課題を抱えています。こうした背景から、高精度かつ柔軟な判断が可能なAI不正検知システムへの期待が高まっています。

3 AI不正検知の仕組み

AI不正検知は、さまざまなデータを分析し、不正利用の可能性をリアルタイムで判断します。まずは基本的な仕組みを把握しましょう。

3-1 AIが分析するデータ

AI不正検知は、一つの情報だけで不正かどうかを判断するのではなく、複数のデータを組み合わせて総合的にリスクを分析します。

分析の対象となる情報は、例えば決済金額や購入商品、決済日時、利用頻度といった「取引データ」に加え、会員情報や過去の購入履歴などの「ユーザー情報」、IPアドレスや位置情報などの「アクセス情報」、利用端末やOS、ブラウザ情報などの「端末情報」です。

さらに、ログイン状況やマウス操作、入力速度といった利用時の行動データも活用し、分析しています。これらを過去の正常取引や不正取引のデータと比較し、「普段と異なる利用状況ではないか」を多角的に判断することで、不正利用の可能性を総合的に評価します。

3-2 リスクスコアリング

AIが分析したさまざまなデータを基に、各取引がどの程度不正である可能性があるかを数値化するのが「リスクスコアリング」です。

例えば、普段とは異なる地域から高額決済が行われた場合や、短時間に複数回の決済が行われた場合は、リスクスコアが高くなる可能性があります。一方、通常どおりの利用であれば低いスコアとなり、そのまま決済が承認されます。

スコアが一定以上になった場合は、追加認証（3Dセキュアなど）を求め、取引を保留・拒否するなどの対応を自動で行います。このように、高リスク取引だけを重点的に確認する仕組みのため、業務負荷を抑えながら、不正防止とスムーズな決済体験を両立できる点が強みです。

3-3 リアルタイム検知

リアルタイム検知とは、クレジットカード決済が行われるタイミングでAIが取引内容を瞬時に分析し、不正利用のリスクを判定する仕組みです。決済金額や利用場所、端末情報、過去の利用状況などを即座に照合し、不正の可能性が高い取引を検知します。

リスクが低い取引はそのまま承認されますが、高リスクと判断された場合は決済を保留したり、3Dセキュアによる追加認証を求めたりすることで、被害が生じる前に対策を講じることができる仕組みとなっています。

また、AIは24時間365日、自動で大量の取引を監視・判定できるため、人手だけでは難しい継続的な不正対策の実現を支援します。

3-4 AI不正検知の最新技術と導入で得られる価値

AI不正検知の技術は継続的に進化しており、それが導入企業の実務にどう役立つかという視点で理解することが重要です。例えば、新たに発生した不正事例を継続的に学習する仕組みにより、従来は発見が難しかった複雑な不正にも対応でき、「導入後も検知精度の向上が期待できる」というメリットにつながります。

また、AIが「なぜ不正と判断したのか」を運用担当者が確認しやすくする技術（説明可能なAI）の進展により、判断結果を運用改善やお客様への説明に活用しやすくなっています。

このように、最新技術は単なる高機能化ではなく、検知精度・運用効率・顧客体験の向上という実際の業務改善につながる点が、AI不正検知を選ぶ意義といえます。

4 AI不正検知システムを導入するメリット

AI不正検知システムは、不正利用対策に加えて、業務効率化や顧客体験の向上にもつながります。ここでは主な導入メリットを紹介します。

4-1 不正検知精度向上によって被害やチャージバックを削減できる

AI不正検知システムは、過去の取引データや最新の利用傾向を継続的に学習し、従来のルールベース型では検知が難しかった不正パターンにも対応することが可能です。決済時にはリアルタイムで取引を分析し、不正利用の可能性が高い取引を自動で判定するため、不正注文を早い段階で抑制しやすい点がメリットといえます。その結果、商品発送後に発生するチャージバックや金銭的損失の低減が期待できます。

実際に、AI不正検知サービスを提供する企業の中には、導入企業において世界平均でチャージバック率を約70％削減した実績を公表しているケースもあります。

高精度な不正検知は被害額の抑制だけでなく、継続的な学習による精度向上によって、変化する不正手口にも対応できることが大きな強みです。

※出典：日本ネット経済新聞「Forter、年間45兆円の決済を監視 チャージバックは世界平均で70%削減」

4-2 目視審査を削減し運用負荷や人的コストを軽減できる

従来の不正対策では、システムが検知した取引を担当者が一件ずつ確認する目視審査が必要になるケースが多く、大量の決済を扱うEC事業者や決済事業者では運用上の負担となっていました。

AI不正検知システムを導入すれば、取引ごとのリスクを自動で判定し、確認が必要な高リスク取引だけを担当者へ通知できるため、目視審査の件数を大幅に減らすことが期待できます。また、24時間365日継続して監視・判定できるため、夜間や休日でも安定した不正対策が可能です。

さらに、担当者の経験や勘に依存した判断を減らせることから、人的ミスや運用品質のばらつきを防ぎ、セキュリティ担当者の負荷軽減や業務の属人化解消にもつながります。

4-3 誤検知を減らし顧客体験や売り上げ向上につなげられる

不正対策では、セキュリティを強化するほど正常な取引までブロックしてしまう「誤検知」が発生しやすくなります。誤検知によって決済エラーや追加認証が増えると、購入を途中で諦める「カゴ落ち」が発生し、売り上げ機会の損失や顧客離脱につながる恐れがあります。一方で、判定基準を緩めると不正利用のリスクが高まるため、多くの事業者はセキュリティと利便性の両立が課題となっています。

AI不正検知システムは、取引ごとのリスクを総合的に判断することで正常な取引をより正確に見極め、不必要なブロックや追加認証を抑えることが可能です。その結果、スムーズな決済体験を提供しながら、不正対策と売り上げ向上の両立を後押しします。

5 AI不正検知のデメリットとシステム導入における課題

AI不正検知には多くのメリットがある一方、導入・運用時には考慮すべき課題もあります。ここでは、導入前に押さえておきたいポイントを整理します。

5-1 導入コストやシステム連携など初期導入時の負担が発生する

AI不正検知システムの導入には、初期費用や月額利用料が発生することに加え、既存の決済システムとのAPI連携や動作検証などの対応も必要です。また、クラウド・オンプレミスなど利用環境によっては導入期間が長くなる場合もあります。

こうした負担を軽減するには、既存システムとの連携実績が豊富なベンダーを選定することが重要です。PoC（Proof of Concept：概念実証）を実施しながら段階的に導入することで、コストや導入リスクを抑えやすくなります。

5-2 学習データや継続的なチューニングが検知精度に影響する

AIの検知精度は、学習に利用するデータの量や質に大きく左右されます。データが不足している場合や偏りがある場合には、誤判定が増える可能性があります。また、不正手口は日々変化するため、導入後もAIモデルの再学習や判定基準の調整、定期的な精度検証が必要となります。

そのため、システム選定時には機能だけでなく、継続的なチューニングや運用改善を支援してくれるサポート体制が整っているか、確認することが重要です。

5-3 誤検知によって売り上げの機会損失や顧客離脱が発生する可能性がある

AIを活用しても、正常な取引を不正と判定する「誤検知」を完全に防ぐことは難しいとされています。誤検知によって決済が拒否されたり、追加認証が頻繁に求められたりすると、購入を断念する利用者が増え、売り上げ機会の損失や顧客満足度の低下につながる可能性があります。

そのため、AIの検知精度を継続的に改善するとともに、リスクに応じて認証方法を切り替えるなど、セキュリティと顧客体験のバランスを考慮した運用を行うことが重要です。

6 AI不正検知システム導入の進め方

AI不正検知システムの効果を最大限に引き出すには、導入前の準備やサービス選定が重要です。ここでは、基本的な導入の進め方を解説します。

6-1 現状の分析と運用課題を整理する

AI不正検知システムを導入する際は、まず自社の現状を正しく把握することが重要です。不正利用による被害額やチャージバックの発生状況、不正手口の傾向を分析することで、どのような対策が必要なのかを明確にできます。

また、現在の不正対策フローや目視審査の件数、担当者の負荷なども整理しておくことで、導入後に改善すべきポイントが見えやすくなります。その上で、「チャージバックを削減したい」「目視審査を半減したい」など、具体的な目標を設定することも有効です。

併せて、既存の決済システムとの連携方法や導入後の運用体制も検討しておくことで、自社に適したシステムを選びやすくなります。

6-2 必要な機能や要件を整理してサービスを選定する

現状分析で課題や目標が明確になったら、自社に必要な機能やシステム要件を整理し、複数のサービスを比較検討していきます。

例えば、リアルタイムでの不正検知が必要か、3Dセキュアとの連携に対応しているか、既存の決済システムとAPIでスムーズに接続できるかは重要な確認ポイントです。

あわせて、不正の発生状況を可視化できるダッシュボードや、リスクの高い取引を知らせるアラート機能の有無も、運用効率を左右します。

さらに、クラウド型・オンプレミス型のどちらが自社に適しているか、導入後のサポートやチューニング支援が充実しているかも欠かせない比較の観点となります。機能面だけでなく、将来的な運用まで見据えてサービスを選定することが重要です。

6-3 PoCを実施して検知精度や誤検知率を検証する

本格導入の前には、PoC（概念実証）を実施し、自社環境でAI不正検知システムの有効性を確認することが重要です。実際の取引データを用いて、不正検知率や誤検知率を検証することで、自社の業務に適しているかを客観的に評価しやすくなります。

また、PoCでは、既存の不正対策と比較し、どの程度チャージバック削減や目視審査の効率化が期待できるかを確認することも可能です。「チャージバック率の削減」「誤検知率の低減」「目視審査件数の削減」など具体的なKPIを設定し、導入効果を定量的に評価すると、本番導入後の成果も判断しやすくなります。

6-4 既存決済システムと連携して本番導入を進める

PoCで効果を確認できたら、既存の決済システムや業務フローと連携しながら本番導入を進めます。APIによるシステム連携やデータ連携設定を行い、リアルタイムで不正判定ができることを確認するとともに、セキュリティ要件や処理性能も十分に検証する必要があります。

本番稼働前には実運用を想定したテストを実施し、問題がないことを確認した上で運用を開始することも重要です。

また、導入後も判定ルールやAIモデルの調整が必要になるため、システムの導入だけでなく、運用開始後のチューニングまで継続的に支援してくれるベンダーが望ましいといえます。

6-5 導入後は継続的なチューニングと運用改善を行う

AI不正検知システムは導入して終わりではありません。継続的な運用改善によって効果を維持・向上させることが重要です。不正手口は日々変化するため、新たな取引データをAIに学習させながら、判定基準やリスクの閾値を適切に調整する必要があります。

また、不正検知率や誤検知率、チャージバック件数などを定期的にモニタリングし、運用レポートを分析することで改善点を把握しやすくなります。こうしたチューニングを継続することで、不正対策の精度を高めながら、正常な取引への影響を最小限に抑えることにもつながります。

長期的な運用を見据えたサポート体制が整ったベンダーを選ぶことも重要なポイントです。

7 クレジットカード不正対策ならTISIのAI不正検知サービス

クレジットカード不正利用への対策には、高精度な不正検知だけでなく、自社の決済システムや運用に適した仕組みを構築することが重要です。

TISIは、決済分野で長年培ってきた豊富な実績とノウハウを生かし、クレジットカード不正対策を支援する「AI不正検知サービス」を提供しています。AIによる高度な不正検知に加え、既存システムとの連携や導入後の運用改善まで一貫して支援できる体制を整えており、企業ごとの課題に応じた最適なソリューションを提案することで、お客様のAI不正検知導入をサポートします。

7-1 AI不正検知サービスの特長

TISIの「AI不正検知サービス」は、クレジットカード決済時の取引データをリアルタイムで分析し、不正利用のリスクを瞬時に判定できる点が特長です。決済金額や利用時間帯、IPアドレス、端末情報などのさまざまなデータをAIが総合的に分析し、不正の可能性をスコアリングします。

また、各事業者で確認された不正の傾向を匿名化・統計化したうえでモデルに反映することで、自社だけでは把握しにくい不正利用の兆候やリスクも検知でき、より高度な不正対策の実現に貢献します。

大量の取引データにも対応できるため、取引件数が多いEC事業者や決済事業者でも安定した運用が期待できます。さらに、AIは新たな不正手口を継続的に学習しながら検知精度を高めるため、変化する不正リスクにも柔軟に対応できます。

7-2 他社サービスとの違い

TISIの強みは、決済領域で長年培った実績に裏打ちされた、導入から運用改善までの一貫した伴走支援にあります。

決済システムの構築・運用を数多く手がけてきた知見を生かし、3Dセキュアとの連携はもちろん、既存システムとのAPI連携やファイル連携にも対応しているため、既存環境に合わせた導入を検討しやすい点もメリットです。

また、導入前の要件整理やPoCの実施、導入後のチューニングや運用改善まで一貫して支援するため、AI不正検知を初めて導入する企業でも、効果を検証しながら安心して運用を開始できます。

さらに、TISIは決済ソリューションだけでなく、ITインフラの構築・運用やシステム開発、DX推進、コンサルティングまで幅広いサービスを提供しており、不正対策にとどまらず、企業が抱えるさまざまな課題への支援を提供しています。

8 まとめ

クレジットカードの不正利用は年々巧妙化しており、従来のルールベース型システムや目視審査だけでは十分な対策が難しくなっています。AI不正検知システムを導入することで、不正利用やチャージバックの抑制、運用負荷の軽減、顧客体験の向上につながります。

AI不正検知システムの導入を成功させるためには、自社の課題を整理した上で、システム連携や導入後の運用まで見据えてサービスを選ぶことが重要です。クレジットカード不正対策の強化をご検討中の方は、豊富な決済領域の実績と導入支援体制を持つTISIへお気軽にご相談ください。