Apate、詐欺インテリジェンス収集のため潜入型AIエージェントを展開

オーストラリアのスタートアップであるApateは、もっともらしい詐欺被害者になりすます数千体規模のAIエージェントを展開し、不正対策に役立つ情報を収集していると述べている。TechCrunchによれば、同社はシドニーのMacquarie Universityで行われた研究を基盤として、2024年に設立された。これらのエージェントは、詐欺電話に応答し、不審なメッセージやメールに返信し、フィッシングリンクをたどり、さらに詐欺活動が形成されつつある可能性のあるソーシャルメディア上のグループや投資関連グループにも参加できるという。掲げられている目的は、単に詐欺師の時間を浪費させることだけではない。組織が攻撃の連鎖のより早い段階で不正を防ぐために利用できる詳細情報を引き出すことにあるとされている。

同社の主張では、多くの不正対策は対応のタイミングが遅すぎるという。TechCrunchの記事では、Apateの共同創業者で最高商務責任者のBrad Joffeが、通信事業者が事後的に番号を遮断したり、銀行が顧客との接触がすでに起きた後に取引を監視したりするモデルとの違いを説明している。これに対しApateは、詐欺師の側へ直接入り込むとしている。同社のエージェントは、年齢、性別、アクセント、言語の異なる架空の人物として提示され、会話を十分に長く継続させることで、有用な情報が表面化するよう設計されていると説明されている。

システムはどのように機能するとされているのか

Apateによれば、通話、SMS、電子メール、ウェブにまたがって、同社のボットは詐欺師とリアルタイムでやり取りし、その過程で得た内容を顧客向けに構造化して提供するという。TechCrunchは、収集対象となる情報として、銀行口座、暗号資産ウォレットのアドレス、電話番号、悪意あるウェブサイト、そしてなりすましに使われているブランド名などを挙げている。Apate自身のウェブサイトでも、同じプロセスは、詐欺師が依存している口座、インフラ、戦術を明らかにする手段として位置づけられている。同社は、これによって不正対策チームが、詐欺が顧客に到達する前に運用を妨害できるようになると説明している。

Apateはまた、顧客がエージェントに特定の任務を与えることもできるとしている。TechCrunchによれば、顧客はたとえば銀行口座番号や暗号資産ウォレットのアドレスを取得するよう指示できるという。同社のウェブサイトでは、この考え方をさらに複数の用途に広げており、マネーミュールのネットワークの特定と追跡、フィッシングやなりすましキャンペーンの検知、リアルタイムの不正対策オペレーションの支援、報告やコンプライアンスのための証拠生成などが挙げられている。これらの説明の中でApateは、自社の出力を、既存の不正対策やセキュリティのワークフローに組み込める、構造化され、タイムスタンプ付きで、外部出力可能なインテリジェンスとして提示している。

• 電話、SMS、メール、ウェブ、ソーシャルチャネルにまたがって、詐欺の疑いがある相手と接触すること
• 架空の身元を用いて会話を長引かせ、運用上の詳細情報を収集すること
• そうしたやり取りを、送金経路、台本、電話番号、ウェブサイトに関するインテリジェンスへと変換すること
• そのインテリジェンスを、顧客側の調査、停止措置、報告プロセスへ取り込むこと

同社は、提案価値の重要な一部はスケールにあるとしている。Apateのウェブサイトでは、手作業によるおとり対応や人手中心の情報収集は、費用が高く、ばらつきが大きく、詐欺件数の増加に合わせて拡大することが難しいと論じられている。これに対する同社の主張は、AIを使えば、従来なら数十件の手作業のやり取りでしか実現できなかった活動を、言語、チャネル、時間帯をまたいで、数千件の同時進行のインタラクションへと変えられるというものだ。

Apateがこれまでに確認したとしている内容

TechCrunchによれば、Apateはこれまでに、250万件の会話を通じて、累計17年分に相当する詐欺師の時間を消費させたとしている。これらの数値は、同社自身の主張に基づくものだ。同じ記事では、通信事業者の顧客であるTPGが約59万件の通話をApateのエージェントへ転送したこと、Commonwealth Bank of Australiaでは公表ベースの詐欺被害額が76％減少したこと、また名前が明かされていないオーストラリアのある銀行が、Apateのアウトバウンド型エージェントを用いて22件の詐欺キャンペーンを妨害したことが紹介されている。記事は、これらの発言をJoffeによるものとしている。

ただし、こうした実績の主張のいくつかは慎重に読む必要がある。TechCrunchは、それらを独立に検証された結果としてではなく、Apate側の説明として報じており、利用可能な情報源にも、すべての成果がApateのシステムに直接結び付くことを示す方法論は示されていない。特にCommonwealth Bank of Australiaに関する主張は、公表されている詐欺損失の減少に言及しているが、提示された情報源の文面には因果関係の詳細がない。慎重に読めば、Apateは、自社の顧客がそのインテリジェンスを不正対策に活用していると述べており、同社はそれらの対策を具体的な成果と関連づけて説明している、という理解になる。

TechCrunchはまた、このスタートアップを、より広い文脈の中にも位置づけている。詐欺師自身も、AIの利用を強めつつあるという点だ。同記事はFBIの数字を引き、同機関が2025年にAI関連犯罪に関して2万2,000件超の苦情を受理し、損失額は約8億9,300万ドル、そのうち6億3,200万ドル超が投資詐欺によるものだったとしている。こうした枠組みで見ると、Apateのモデルは、自動化を単なる検知のためだけでなく、詐欺会話の内部で能動的にインテリジェンスを集めるためにも使おうとする試みとして映る。

顧客、製品の範囲、そして説明されている安全策

顧客について、情報源の中で最も明確に名指しされているのはCommonwealth Bank of AustraliaとTPG Telecomである。TechCrunchはさらに、Apateがその他の公益事業者、通信会社、政府機関にもサービスを提供していると述べている。同社のウェブサイトでは、この提供内容は、金融機関や通信事業者の内部にある不正対策チームやインテリジェンスチーム向けのものとして繰り返し位置づけられており、その利点は規制当局向け報告、提携先との連携、進行中の調査にも及ぶとされている。また、転送された詐欺トラフィックは、単に遮断すべき対象ではなく、インテリジェンスの源泉になりうることも示唆されている。

安全策については、情報源は主として倫理面よりも運用面の説明に重点を置いている。Apateは、詐欺電話を「安全に」、しかも「制御された」または「隔離された」環境へ転送できるため、顧客を守りつつ詐欺師とのやり取りを継続できるとしている。ウェブサイトではさらに、これが正当な通話、ネットワーク性能、顧客体験を妨げることなく実施できるとも述べられている。加えて、生成されるインテリジェンスは構造化され、タイムスタンプが付与されるとされており、その結果として、機関が規制当局に対して能動的な対応を示すために利用できる監査証跡が形成されると説明されている。

とはいえ、利用可能な文章群には、人による監督のしきい値、エスカレーションのルール、モデルの誤りへの対処、あるいはボットによるなりすましの限界といった論点に関する詳細なガードレールは示されていない。したがって、情報源の中で明示されているガードレールは比較的限定的である。すなわち、不審なトラフィックの隔離、エンドユーザーを直接的な接触から保護すること、そしてコンプライアンスや監督に利用できる監査対応可能な記録を残すことだ。それ以上の内容を述べることは、与えられた材料を超えることになる。

研究のルーツと資金調達

TechCrunchによれば、同社の起源は、創業者兼最高経営責任者であるDali Kaafarが、家族でのピクニックの最中に詐欺電話を44分間つなぎ続け、その過程を有用な形で自動化できないかと考えたことに始まるという。記事によれば、その発想は後にMacquarie Universityでの研究へと発展し、機械学習と自然言語処理を使って詐欺電話の内容を明らかにし、検知と防止を改善する試みにつながった。Apateは現在、最先端モデルと自社でファインチューニングしたモデルの双方を用いているとしており、それらは、自社エージェントが詐欺師と交わした会話に加え、Kaafarの以前の研究でも訓練されたと説明している。

この考え方には投資家も資金を投じている。TechCrunchによると、Apateは8月に、Lobby Capital、OIF Ventures、Investible、Concept Ventures、Baobab Venturesから、815万ドルのシード資金を調達した。Joffeは同誌に対し、20人規模の同社がこれまでに調達した総額は1,000万ドル弱だと語っている。同じ情報源によれば、この最新の資金調達は、製品開発と国際展開、具体的にはロンドンでの拠点設置と米国での存在感拡大に充てられる予定だという。

英語圏の企業にとって、これらの情報源が示している実務上の変化は、詐欺への対応を、主として遮断と事後対応に頼る形から、リアルタイムかつ会話レベルのインテリジェンスを不正対策オペレーションへ流し込む形へ移すことにある。銀行、通信事業者、公益事業者、公共部門の組織は、その情報を利用して、なりすましキャンペーンをより早期に見つけ、調査の材料を充実させ、停止措置を支援し、コンプライアンス記録を作成できる可能性がある。利用可能な資料に基づけば、Apateの約束は、詐欺そのものが消えるということではない。むしろ、詐欺ネットワークがどのように動いているのかを、顧客や従業員が被害を受ける前の段階で、組織がより早く可視化し、より実行可能な証拠を得られるようにする、という点にある。