2026.06.10不正を排除する：企業の収益に影響を与える前に不正行為を阻止する方法
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本記事は、Sift Science, Inc.のBlog記事「Get the Fraud Out: How Sift Helps Businesses Stop Fraud Before It Hits Revenue」を日本語に翻訳したものです。
本記事の著作権は、Sift Science, Inc.および同社の国内パートナーである株式会社DGビジネステクノロジーに帰属します。
Kathryn Schneider著 / 2026年5月14日
不正は業務上の負担を生み出し、収益を直接的に減少させます。
その影響は、取引機会の損失、チャージバックの増加、手動対応の増加、そして正規顧客への余計な負担として表れます。2025年、米国企業は年間売上の平均3.3%を不正行為によって失い、その損失の84%が収益に直接または間接的な影響を与えました。本来であれば、その予算は事業成長、顧客獲得、製品投資に充てられたはずの予算です。
不正対策、リスク管理、決済部門の責任者にとって、もはや問題は「不正が事業に悪影響を与えているかどうか」ではありません。重要なのは、顧客体験を悪化させることなく、いかに迅速に不正を止めるかです。
そこで、従来の考え方には限界が見え始めています。
不正対策は収益を守るものであり、成長を妨げるものであってはならない
長年にわたり、不正対策はトレードオフとして捉えられてきました。成長を維持するために、より多くのリスクを受け入れる・管理を厳格化する代わりに、顧客体験の摩擦を増やす・攻撃量が増えれば、より多くのアナリストを雇う。
しかし、この考え方はすでに時代遅れになっています。
不正の影響は、不正による直接的な損失だけにとどまりません。業務コストを押し上げ、手動審査の件数を増やし、誤検知を引き起こし、正規顧客を遠ざけてしまいます。正規顧客を誤ってブロックしたり、不要な負担をかけたりすれば、不正犯を通してしまった場合と同じように収益を失うことになります。
Siftは、この古いモデルに異を唱えています。目指すべきは、セキュリティと成長のどちらかを選ぶことではなく、その両方を守ることです。その結果として、Siftの顧客は99.4%の承認率を維持しながら、チャージバックを80%削減、誤検知を37%削減、手動審査を70%削減するといった成果を実現しています。
「不正を排除する」とは何を意味するのか
「不正を排除する」とは、シンプルに言えば、リスクを早期に検知し、迅速に対応しながら、プラットフォームを利用する正規ユーザーに不要な負担をかけないという考え方です。
実際には、偽アカウント、アカウント乗っ取り、不正注文、チャージバックへと発展する前に、リスクのある行動を見つけることを意味します。そして、その判断を迅速に行うことも重要です。Siftは、150ミリ秒未満での正確な自動判定と、カスタマージャーニー全体にわたる継続的なリスクスコアリングによって、これを実現します。
このスピードは非常に重要です。不正行為は急速に広がり、小さな兆候も短時間で深刻な問題へと発展する可能性があります。不正対策システムが不正行為の連鎖が進む前に対応できれば、正規顧客の行動を妨げることなく、収益を守りやすくなります。
1. ユーザー体験全体で、リアルタイムに不正を止める
不正は一つの瞬間だけで発生するものではありません。ファネル全体を移動しながら進行します。
不正犯は、偽アカウントを作成し、盗まれた認証情報を試し、アカウント乗っ取りを試みた後、決済不正や不正出金へと進む可能性があります。もしツールがそのユーザー体験の一部しか保護していなければ、他の領域はリスクにさらされたままになります。
Siftは、サインアップ、ログイン、取引、取引後の各イベントを通じて、リスクを継続的にスコアリングするよう設計されています。これにより、企業は不審な行動を早期に検知し、後々のコストを伴う問題に発展する前に対応できます。
取引レベルのリスクに対して、Siftはリアルタイムの機械学習を活用し、チームが決済不正を防げるよう支援します。IDやアクセスに関する脅威に対しては、アカウント乗っ取り、不審なログイン行動、認証情報を悪用した攻撃の検知を支援します。これらを組み合わせることで、単一領域だけを守るポイントソリューションではなく、エンドツーエンドの保護を実現できます。2025年だけでも、Siftは3,750万件の攻撃をブロックし、アカウント乗っ取り試行の122%増加にも対応しました。
2. 事業のスピードを落とさず、不正対策チームに柔軟なコントロールを提供する
不正対策チームに必要なのは、単なるアラートだけではありません。攻撃パターンの変化に応じて調整できる余地が必要です。
Siftは、しきい値、ワークフロー、判定ロジックをアナリストが直接管理できるようにすることで、エンジニア部門の対応を待ったり、硬直的なルールに縛られたりすることなく、迅速に対応できる環境を提供します。この柔軟性により、より精度の高い不正管理が可能になります。
チームは、リスクが高まっている領域では管理を強化し、信頼度の高い領域では負担を軽減しながら、不正率、承認率、手動審査件数についてより適切な判断を下すことができます。
このバランスこそが、Siftの顧客が過剰な対策に陥ることなく収益を守れる大きな理由の一つです。
ChowNowはその好事例です。Siftを導入後、同社はチャージバック率を99%削減しました。これは、不正対策がビジネスの成長と管理のどちらかを選ばせるものではなく、ビジネスを支えるものとして機能することを示しています。
3. ネットワークインテリジェンスで、未知の脅威を検知する
不正対策で最も難しいことの一つは、未知の脅威に対応することです。
あるユーザーがサイトを初めて訪問したとしても、不正行為に初めて遭遇するとは限りません。Siftのネットワークの強みは、そのギャップを埋めるのに役立ちます。Siftのプラットフォームは、年間1兆件以上のイベント、1万6,000以上のリスクシグナル、そして19億件のデジタルIDに紐づくインテリジェンスを活用しています。
この規模の大きさが、可能性を大きく広げます。つまり、単一の加盟店環境だけでは見えないパターンや関連行動を、Siftは認識できるということです。また、複数の地域や市場で事業を展開する企業は、国ごとに不正対策を再構築することなく、より広範なインテリジェンスを活用できます。
不正スキームがより組織的かつグローバルになる中で、この点は特に重要になります。企業には、静的なルールや孤立したモデルだけでは不十分です。不正経済圏全体をより大きな視点から学習するシステムが必要です。
PatreonがSiftによって19倍のROIを実現した理由の一つが、ここにあります。ネットワークインテリジェンスとリアルタイム判定を組み合わせることで、同プラットフォームはマーケットプレイス全体の信頼性を高めながら、不正を削減することができました。
4. 手動作業を削減し、アナリストが最も重要な領域に集中できるようにする
手動審査にはコストがは発生します。そして、不正対策プログラムに過剰な摩擦が生じていることを示す最も分かりやすいサインの一つでもあります。
アナリストが、本来は防げたはずのノイズ対応に時間を費やしていると、真に判断が難しいケースの調査、ポリシーの調整、ビジネス部門との戦略的な連携に割ける時間が少なくなってしまいます。Siftは、人の介入を必要としない判定をより多く自動化することで、この状況を改善します。
その結果、Siftの顧客は平均で手動審査を70%削減しています。Tutoryでは、その効果が特に明確に表れました。同社はSift導入後、手動審査を83%削減しました。このような効率化は、単に運用コストを削減するだけではありません。不正対策チームが、本当に専門知識を必要とするケースに集中できる余地を生み出します。
5. テクノロジーと不正対策の専門知識を組み合わせる
効果的な不正対策には、優れたモデルと的確な判断の両方が欠かせません。
Siftは、プラットフォームのインテリジェンスに加え、不正対策の専門家やTrust & Safetyアーキテクトによる支援を提供します。これにより、顧客はワークフローを改善し、新たな脅威に対応し、不正対策業務をより広いビジネス目標と整合させることができます。
不正行為は常に変化するため、こうしたサポートは重要です。前四半期に有効だった対策が、今四半期にも通用するとは限りません。企業には、変化する攻撃パターンを具体的なアクションへと落とし込めるパートナーが必要です。
Siftの顧客全体では、こうしたテクノロジーと専門知識の組み合わせにより、金銭的損失を47%削減し、7〜10倍のROIを実現しています。
不正は「事業運営上の必要コスト」である必要はない
不正対策チームは、より強固な保護とより良い顧客体験のどちらかを選ばなければならない、という誤った選択を受け入れる必要はありません。Siftを活用すれば、企業は不正が収益に影響を与える前に阻止し、150ミリ秒未満で判定を自動化し、自社データを超えたインテリジェンスによってカスタマージャーニー全体を保護することができます。
それこそが、「不正を排除する」ということです。
成長を妨げることなく不正を止める方法を、Siftで確認してみませんか。お気軽にお問い合わせください。
