“AIに騙される企業”にならないために　～生成AI時代の反社チェック再考～

■　はじめに──新たな脅威の到来

新規取引時に相手企業の代表者として提出された写真と経歴書、さらには過去の実績資料の大部分が生成AIによって巧妙に作り上げられた偽装であるケース。こういったケースは従来の反社チェックでは全く検知できない新しいタイプの詐欺と思われます。

生成AI技術の急速な進歩により企業が直面するリスクは根本的に変化しています。従来の「反社会的勢力との関係遮断」という概念を超えて今や「AI技術を悪用した組織的詐欺」への対策が急務となりました。本稿ではこの新しい脅威の実態と企業が取るべき具体的な対策について考察します。

■　生成AIが変えたリスクの本質

△　偽装技術の飛躍的進歩

従来の詐欺や反社チェック逃れは主に既存の情報の隠蔽や改ざんに依存していたが生成AIの登場により「存在しない人物」「架空の企業実績」「偽の推薦状」を一から作り出すことが可能となった。

特に深刻なのは以下の分野である：

人物の偽装：

写真生成AIにより実在しない人物の顔写真を作成し経歴もAIで生成した文章で構築する。LinkedInやFacebookなどのSNSアカウントも含め完全に架空の人格を作り上げるケースが増加している。

企業実績の捏造：

過去の成功事例・顧客リスト・財務資料までも生成AIを使って説得力のある偽装資料を大量作成する手法が確認されている。

推薦・証明書類の偽造：

第三者からの推薦状や認証機関からの証明書もAIを使って本物と見分けがつかないレベルで偽造される。

△　検証コストの非対称性

この問題の深刻さは「作る側」と「検証する側」のコスト格差にある。偽装する側は生成AIを使って短時間で大量の偽装資料を作成できる一方、検証する側は一つ一つの情報について人的リソースを投入した確認作業が必要となる。この非対称性こそが新しいタイプの詐欺を助長している。

■　従来の反社チェックの限界

△　データベース依存の危険性

多くの企業が反社チェックで依存している既存のデータベース（新聞記事、公的記録、信用情報機関のデータなど）は、「既に存在する情報」の検索には有効だが「存在しない偽装された情報」に対しては無力である。

生成AIで作られた架空の人物情報について従来の反社チェックツールの検知率はわずか数％に留まる可能性がある。これは、従来の反社チェックシステムが「既知の問題のある人物・団体」を発見することに特化しており「完全に新しい偽装」には対応できないためである。

△　人的判断の限界

人間の目による書類チェックも生成AIの精度向上により限界を迎えている。
特に以下の点で従来の人的反社チェックは不十分となっている：

● 写真の真偽判定：最新の画像生成AIは、専門家でも判別困難なレベルの人物写真を作成可能
● 文章の自然さ：生成AIの文章は、人間が書いたものと区別がつかない自然さを持つ
● 一貫性の維持：複数の書類間での情報の整合性も、AIが管理することで完璧に保たれる

■　新しい検証アプローチの必要性

△　技術的対策の導入

●　AI検知ツールの活用：

画像がAIで生成されたものかどうかを判定するツールや文章がAIで書かれたかを検出するサービスが登場している。これらを反社チェックのプロセスに組み込むことが重要である。

●　ブロックチェーン活用の証明システム：

改ざん困難な形で情報の真正性を証明するシステムの導入も有効だ。特に学歴や職歴などの重要な経歴情報については発行元がブロックチェーン上で証明するシステムの普及が期待される。

●　多角的情報源の活用：

単一の情報源に依存せず複数の独立した情報源からの裏付けを取ることが重要となる。特に、オフラインでの確認可能な情報（登記簿、納税証明書、実際の事業所確認など）の重要性が増している。

■　プロセス面での改革

●　段階的検証の導入：

取引規模や重要度に応じて検証の深度を段階的に設定する。小規模取引では基本的なAI検知ツールでのスクリーニング、大規模取引では人的調査も含めた多層的検証を実施する。

●　継続的監視システム：

契約締結時の一回限りの反社チェックではなく取引期間中も継続的に監視を行う反社チェックシステムの構築が必要である。特に、相手方の経営陣や事業内容に変更があった場合の再度反社チェックを実施する体制が重要となる。

●　内部教育の強化：

社内の契約担当者や審査担当者に対して生成AI技術を使った新しいタイプの詐欺手法についての教育を定期的に実施する。

■　実践的な対策フレームワーク

△　レベル1：基本スクリーニング

すべての新規取引先に対して実施する基本的なチェック項目：

● AI検知ツールによる提出書類のスクリーニング
● 企業・個人の基本情報の公的データベースでの確認
● SNSアカウントやウェブサイトの存在確認と内容の妥当性チェック
● 連絡先情報（電話番号、住所）の実在性確認

△　レベル2：中級検証

一定規模以上の取引や継続的な関係を前提とする場合の検証：

● 第三者機関による信用調査の実施
● 主要取引先や顧客への直接確認
● 事業所の物理的な存在確認（現地調査または第三者による確認）
● 財務状況の詳細な分析と他社データとの比較

△　レベル3：高度検証

大規模取引や戦略的提携を検討する場合の包括的検証：

● 専門調査機関による詳細なバックグラウンド調査
● 経営陣の経歴について独立した複数ソースでの確認
● 業界関係者へのヒアリング調査
● 法務・コンプライアンス専門家による総合的な評価

■　組織体制の整備

△　専門チームの設置

生成AI時代の反社チェックには、従来の法務・コンプライアンス知識に加えて最新のAI技術に関する理解が不可欠である。理想的には以下のような専門性を持つメンバーで構成されたチームを設置することが望ましい：

● 法務・コンプライアンス専門家
● AI技術に精通したIT専門家
● 調査・情報分析の専門家
● 外部専門機関との連携担当者

△　外部専門機関との連携

すべての企業が内部で高度な検証体制を構築することは現実的ではない。そのため、生成AI技術を使った詐欺検知に特化した外部専門機関との連携体制を構築することが重要である。

特に中小企業においては、複数社でコンソーシアムを形成し、共同で専門的な検証サービスを利用するという選択肢も検討に値する。

■　法的・規制面での課題と展望

△　現行法の限界

現在の法的枠組みは、生成AIを使った新しいタイプの詐欺に十分対応できていない。特に以下の点で法的整備の遅れが指摘されている：

● 生成AIで作られた偽情報の法的責任の所在
● 国際的な詐欺案件での管轄権の問題
● デジタル証拠の証明力に関する基準の不明確さ

△　業界標準の必要性

法的整備を待つ間も業界団体レベルでの自主的なガイドライン策定が進められている。「生成AI時代の企業間取引における検証標準」などの策定が検討されており近年中の公表が予定されている。

■　今後の展望と企業への提言

△　技術進歩への継続的対応

生成AI技術は日々進歩しており、今日有効な対策が明日には無力になる可能性がある。企業は「完璧な対策」を一度構築すれば安心という発想を捨て、継続的な改善と更新を前提とした柔軟な体制を構築する必要がある。

△　バランスの取れたアプローチ

一方で、過度に疑心暗鬼になりすぎることも問題である。すべての取引先を疑ってかかることは、健全なビジネス関係の構築を阻害する。リスクレベルに応じた適切な検証レベルの設定と、効率的な運用が求められる。

△　情報共有の重要性

生成AI技術を使った新しいタイプの詐欺事例については、被害企業の経験を業界全体で共有することが被害拡大防止につながる。ただし、個別企業の風評被害を避けるため、適切な匿名化や抽象化を行った上での情報共有体制の構築が重要である。

■　おわりに──新しい時代への適応

生成AI技術がもたらす脅威は確実に存在し従来の反社チェックの枠組みを大きく変える必要性が生じている。しかし、これは決して乗り越えられない課題ではない。

重要なのは新しい技術がもたらすリスクを正しく理解しそれに対応した検証手法と組織体制を整備することである。同時に技術の進歩に合わせて継続的に対策をアップデートしていく柔軟性を持つことが不可欠である。

「AIに騙される企業」になるかどうかはこの新しい脅威にいかに迅速かつ適切に対応できるかにかかっている。今こそすべての企業が反社チェックのあり方を根本から見直し生成AI時代に適応した新しい検証体制の構築に取り組むべき時である。 企業の持続的成長と社会的信頼の維持のためこの挑戦から逃げることはできない。むしろ積極的に新しい対策に取り組む企業こそが激変する時代において競争優位を獲得できるだろう。

リスク管理においては日本リスク管理センターの反社チェックツール（反社チェック・コンプライアンスチェック）を有効利用することで適切な管理を行う事ができます。