AIによる保険金詐欺：2025年の傾向と対策

保険金詐欺は、人工知能を活用した新時代を迎えている。洗練された詐欺組織や一匹狼の詐欺師は、AI生成ツールを悪用して、偽の保険金請求、合成された身分証明書、深く偽造された証拠、非常に説得力のあるなりすまし詐欺を生み出しています。このホワイトペーパーでは、AIによって生成されたクレームや書類から音声を使った偽装詐欺まで、AIを駆使した保険金詐欺の最新の2025年のトレンドを検証し、保険会社がどのように対応すべきかについて概説します。この急速に進化する脅威の状況を理解する必要のあるアンダーライター、詐欺調査担当者、サイバーセキュリティ・チーム、保険金請求管理者、経営幹部向けに、最新のデータ、実際の事例、戦略的洞察を紹介しています。

脅威の規模 AIを利用した詐欺が急増中。2025年のフォレンジック・アカウンティングの報告書によると、次のような結果が出ている。 AIを活用した詐欺がデジタル金融詐欺の半分以上を占めるようになった[1].具体的には、音声セキュリティ会社のピンドロップ社は、保険業界において、次のような現象を観測している。 2024年、保険会社における合成音声詐欺攻撃が475%増加保険金詐欺の件数が前年比で19%増加した。[2].保険会社はおよそ次のような状況に直面している。 銀行の20倍の不正行為クレームにおける書類、画像、音声確認への依存度が高いことも一因である。[3].以下の図1は、2022年から2025年にかけてAIを活用した保険金詐欺事件が爆発的に増加することを示しています。複数の業界レポートが、AIによる詐欺への関与が検出された割合が前年比で3桁または4桁増加することを示しています。

図1：AIを活用した保険金詐欺事件の急増（2022-2025年の伸びを指数化）。業界データによると、特に2023年以降、不正請求で発見されるAI生成コンテンツが指数関数的に増加している。[4][2]

AIが生成したクレームと偽の証拠

最も一般的なトレンドのひとつは、ジェネレーティブAIの活用である。 全くのでっち上げ保険金請求.高度なAIテキストジェネレーターを使えば、詐欺師はボタンをクリックするだけで、リアルな事故の説明、医療報告書、警察の調書を書くことができる。このようなAIが書いたシナリオは、洗練されたもっともらしいものとして読まれることが多く、アジャスターが矛盾を発見するのが難しくなります。例えば、詐欺師はChatGPTを使って、専門的で説得力のあるように聞こえる詳細な事故説明や傷害報告書を作成しています。

さらに問題なのは、犯罪者がこのような偽のシナリオと組み合わせていることだ。 AIが作成した裏付け証拠.画像生成モデル（MidjourneyやDALL-Eのような）と編集ツールは、写実的な損傷や怪我の写真を作成することができます。業界の報告によると、一部のドライバーは 自動車クレームで車両の損傷を誇張するためにAIが生成した画像を提出[5].ジェネレーティブAIは、実際には存在しなかった、大破した車や浸水した家の写真を作成することができる。これらの画像は 多くの場合、旧来のフォトショップの技術で達成できたものよりもリアルである。[6]肉眼で発見することは困難である。2025年4月、チューリッヒ保険は以下の保険金請求の増加を指摘した。 偽造された請求書、捏造された修理見積書、デジタル加工された写真を含む。 廃車の画像に車両登録番号をAIで挿入した。[7][8].このような偽の証拠は、AIが作成した請求書と組み合わされると、手作業による審査をすり抜けることができる。

英国で起きた印象的な事件では、詐欺師が、ある銀行口座に振り込まれ、その銀行口座から現金が引き出された。 ソーシャルメディアで職人のバンの写真を撮り、AIを使ってひび割れたバンパーを追加した。そして、虚偽の事故請求の一部として、1,000ポンドの偽の修理請求書とともに提出した。[9].この詐欺が発覚したのは、捜査当局がこの詐欺に気づいたときだった。同じオーナーのFacebookページに掲載されたバン写真（損傷前[10].これは、より広範な現象を示している。 300% "浅いフェイク "画像編集のジャンプ (ダメージを加えたり、細部を変更したりする単純なデジタル操作）をわずか1年で行う（2021-2022年対2022-2023年）。[4].アリアンツUKは2024年、デジタル写真の歪曲と偽造文書が「業界を襲う最新の大きな詐欺になる兆しがある」と警告した。[4]チューリッヒの不正請求の責任者も同様に次のように述べた。 以前は物理的な自動車事故を演出する必要があったことが、今ではすべてコンピューターの向こうでできるようになった。 - 詐欺師は、偽の全損写真や報告書を使って、「キーボードの向こうから不正な請求を作成し、多額の金額を引き出す」ことができる。[11][12].このシフトは、偽請求の量を増加させるだけでなく、詐欺師となる者の参入障壁を低くする。

もうAI詐欺を心配する必要はない。 TruthScan あなたを助けることができる：

AIが生成したものを検出する 画像、テキスト、音声、ビデオ。
避ける AIによる大規模な詐欺
最も大切なものを守る繊細企業資産。

無料で試す

自動車の枠を超えて 損害保険金請求 は、AIが損失を膨らませるのを目の当たりにしている。旅行保険用の偽の写真（荷物の「破損」や盗難シーンの演出など）や、購入した覚えのない高額商品の領収書をAIが生成したという報告もある。 生命保険と健康保険 詐欺師は、偽の 医療費と死亡診断書 AIによる文書偽造実際、チューリッヒは、ディープフェイク技術が次のような文書の作成に使われていることを指摘した。 まったく架空の技術者評価と診断書 クレームパッケージ[11].AIが生成したこれらの文書は、しばしばリアルなロゴや署名が施され、本物の書類と見分けがつかないこともある。生命保険会社にとっての新たな懸念は 訃報・死亡診断書詐欺犯罪者はAIを使って偽の死亡記事や医師の診断書を作成し、実際にはまだ生きている人物（あるいは次に述べるように全く存在しない人物）の死亡申請を裏付けることができる。

合成契約者とアイデンティティ

おそらく最も陰湿な展開は なりすまし詐欺 保険における合成ID詐欺は、実在するデータ（盗まれた社会保障番号、住所など）と捏造された詳細情報（偽名、偽のID文書）を組み合わせて、架空の人物や実体を作り出すものである。AIの進歩により、以下のようなデータを簡単に作成できるようになった。 実在しない人物の、写真やIDを含むリアルな個人プロフィール[13][14].詐欺師は現在、アルゴリズムによって完全に偽の顧客を作り出し、その名前で保険を購入し、後でその偽のIDのために保険金や給付金を請求することができる。

生命保険分野では、合成IDスキームが導入されている。 急上昇.2025年の業界調査では、合成ID詐欺のコストを推定している。 年間$300億ドル以上を占めている。 ID詐欺事件全体の80-85% 金融サービス全般[15][16].生命保険会社は特に大きな打撃を受けている。 架空の人物の生命保険契約を確保し、死亡保険金を受け取るためにその人物を書類上で「殺害」する。[17].例えば、詐欺師は「ジョン・ドウ」という人造の顧客を作り、1年間保険料を支払った後、ジョン・ドウが早すぎる死を遂げたとして、偽の死亡診断書と死亡記事を添えて保険金を請求することができる。信用履歴、公的記録など）慎重に身元を作り上げたため、実際の遺体や親族が見つからないうちは、死亡保険金請求は合法的に見える。詐欺が発覚する頃には、犯人は支払い金とともにとっくにいなくなっている。

合成IDスキームも悩みの種 健康保険と自動車保険.犯罪組織は、「フランケンシュタイン」のようなアイデンティティを作り出す。 子どもや高齢者の社会保障番号（信用履歴がない）と、AIが生成した名前や運転免許証を組み合わせて使用する。[15].そして 偽の個人向けに医療保険や自動車保険を購入し、その後すぐに多額の保険金を請求する。.シンジケートが設立する方法もある。 偽装企業 - 例えば、見せかけのトラック運送会社を設立し、その会社のために商業保険に加入し、後で事故や従業員の怪我を装って保険金を請求する。[18][19].このビジネスは紙の上にしか存在しないので（AIが生成した事業登録とタックスIDで）、これは 「実体ベースの」合成詐欺 保険金が支払われるまで発覚しないことが多い[18][20].

なぜ合成IDはこれほど効果的なのか？その 1 つは、自動化された身元確認チェックを通過することが多いからである。信用情報機関やKYCシステムは、以下のようなものを見つけるかもしれない。 赤旗なし というのも、ID には実在する有効なデータが含まれているからである（たとえば、記録がきれいな実在の SSN）。[21].一方、AIが生成したプロフィール写真やIDスキャンは、完全に本物に見える。今日のAIは、高度な顔認識でさえ本物と認めるかもしれない人間の顔を作り出すことができる。その結果 ほとんどの自動システムは、これらのプロファイルを合法的なものとして認識する。 そして、詐欺が摘発されるのは（摘発されたとしても）大きな損害が出た後である。[22].

実社会への影響 RGAは次のように報告している。 生命保険業界における合成ID詐欺のコストは現在、年間約$3億円 2020年以降、約400%の成長を遂げた[15][16].米連邦取引委員会は、なりすまし詐欺事件の大半は合成IDであると推定している。[16].このような損失は、最終的に誠実な保険契約者の財布を直撃する。保険会社がより広範な不正の負担を負うことで、各家庭は毎年、推定で£$700余分に保険料を支払っている。[15].保険会社は、オンボーディングと保険金請求時の確認を強化することで対応している。本人確認のためのデータベース・チェックの実施、同一住所で複数の保険契約が締結されていないかどうかの監視、さらには「ライブネス」テスト（保険金請求者が単なるAI画像ではなく実在の人物であることを確認するための自撮りビデオ・チェック）の実施などである。[23][24].しかし、これから見るように、詐欺師たちは次の分野でAIを使って対抗している。

ディープフェイクの声とビデオの主張

AI生成 オーディオとビデオのディープフェイク 保険金詐欺に驚くべき新次元が加わった。2023年と2024年に、犯罪者が保険金詐欺の手口として ボイスクローニング この手口は、もともとは銀行強盗（2020年に$3,500万ドルを盗んだ悪名高いdeepfake CEOの電話のような）で見られたものだが、今では保険にも広がっている。詐欺師は保険契約者、医師、保険金請求アジャスターの声をコピーし、ソーシャル・エンジニアリング詐欺に利用しています。Pindropの2024年の分析では、次のように警告している。 "ディープフェイク、合成音声技術、AIを駆使した詐欺が、詐欺の状況を再構築している"音声詐欺 かつてないスピードで拡大[25].保険会社のコールセンターは、海外の悪質業者によって音声偽装の電話をかけられていることがわかった。 発信者のAIクローン音声は、知識ベース認証によってエージェントを騙すことができる と不正支出を要求する。[26].西海岸のある保険会社のケースでは、攻撃者はコールセンターのID確認がなりすまし可能な音声や個人情報に頼っていることを悪用して、この方法を繰り返し使い、口座を乗っ取り、支払いをリダイレクトしようとした。[26].

音声によるなりすましは消費者側でも使われている：詐欺師は、事故被害者や受取人に電話をかけながら 保険代理店になりすますまた、AIの音声を使用して公式のように聞こえるようにし、機密情報や支払いまでもフィッシングすることもある。逆に、詐欺師がクレームホットラインで顧客になりすまして、次のようなことを行うかもしれない。 顧客の性別や年齢と一致するディープフェイクの声を使い、電話でクレームを申し立てる。そのため、音声バイオメトリック・チェックを回避することができる。最近の不正行為の統計は深刻だ。 162% 保険会社に対するディープフェイク詐欺攻撃の増加 来年は[27]を記録した。 475%、2024年に合成音声攻撃が急増 前に述べたように[2].これらの攻撃は、より伝統的なサイバー詐欺のベクトルを急速に凌駕している。

電話を超える、 ビデオベースのディープフェイク が保険金請求プロセスで出現している。多くの保険会社は、バーチャルなクレーム検査やビデオ会議（パンデミックの影響で加速）を採用し、損害の確認や保険金請求者との面談を遠隔で行っている。現在、詐欺師は AIアバターとディープフェイクビデオを活用し、これらの検証を欺く.を使用した請求者の報告もある。 ライブビデオ通話でAIが生成するアバター 別人になりすましたり、矛盾の兆候を隠蔽するために、アジャスターとの間で[28].例えば、詐欺組織がディープフェイクを使うかもしれない。 損害賠償請求者と思われる人物がスマートフォンで損害状況を撮影した "ライブ "ビデオ実際には、カメラに映っている人物はAIが合成した合成物か、顔を変えるフィルターをかけた雇われ役者である。憶測の域を出ないが、もっともらしいシナリオのひとつは、ディープフェイクの死者人である：年金詐欺や生命保険金詐欺では、遺族が定期的に生前確認の電話をかけている間に、死亡したばかりの人物のディープフェイク・ビデオを使い、保険金を受け取り続けることができる。[29].このようなケースはまだ公表されていないが、保険会社はそれに備えている。 規制当局も注目している - 米国と欧州では、ディープフェイクをID窃盗に分類し、保険における証拠検証のガイドラインを更新する議論が進行中である。[30].

ディープフェイクの映像や音声を検出するのは、技術的なツールなしでは非常に難しい。人間のアジャスターは、微妙なリップシンクの問題や音響の奇妙さを見分ける訓練を受けていない。しかし、例えば、ビデオ上の不自然なまばたきや顔のグリッチ、あるいは捜査当局に密告した通話中の背景音声のアーチファクトなどである。しかし全体的には ディープフェイクの保険金詐欺はまだ初期段階にある2023年時点では、法的な定義が不明確であり、AIが作成した映像であることを証明するのは専門家による分析なしには困難であった。[31].そのため、詐欺師は無責任であるという感覚を抱くことになる。軍拡競争が始まっている。 AIと戦う法医学AIディープフェイク検出アルゴリズムを導入し、疑わしい動画をフレーム単位で精査し、操作の兆候を検出する。[24].音声バイオメトリクスのベンダーは、スペクトルパターンと真正性のための声のケイデンスを分析するディープフェイク音声検出器を展開している。[32].これらの防御技術については、後のセクションで説明する。

AIを活用したフィッシング詐欺となりすまし詐欺

AIを利用した不正行為のすべてがクレーム部門を経由して行われるわけではなく、以下のようなターゲットもある。 顧客と従業員 ソーシャル・エンジニアリングによって。 AIによって作られたフィッシングメールとメール が保険領域における大きな脅威となっている。こうした手口では、詐欺師がAIのチャットボットや翻訳ツールを使って、非常に説得力のある詐欺メールを作成する。例えば、犯罪者は保険会社のブランドや文体になりすまして保険契約者に大量のフィッシング・メールを送信し、「保険契約の解約を防ぐために緊急の対応が必要です」と伝え、偽のウェブサイトに誘導することができる。かつての不器用な詐欺メールとは異なります、 AIが完璧な文法とパーソナライズを保証より信憑性を高めることができる。例えば、偽の自動車保険の通知で最近購入した車に言及するなどだ。

もうひとつのベクトルは AIによる代理人や幹部のなりすまし.詐欺師が保険代理店のオーナーの声をコピーし、銀行情報の更新を求めるボイスメールメッセージを顧客に残したケースがある。同様に、AIによるなりすましから内部詐欺が発生することもある。ある保険会社の財務部では、詐欺師がディープフェイクの音声メッセージを送りつけ、危うく被害に遭うところだった。 CEOからと称する 資金移動を承認すること（「CEO詐欺」の亜種で、現在では一部のe犯罪保険でカバーされている[33]).Liberty Specialty Marketsによると、この種のAIによるなりすまし詐欺は2023年に17%増加した。[33]今後も上昇を続けると予想されている。

消費者も合成メディア詐欺に狙われている 保険と結びついている。保険金詐欺撲滅連合は、保険アジャスターを装った詐欺師が、事故被害者に保険金請求の手続きをしていると連絡し、その後、保険金詐欺の被害に遭う事例を指摘している。 即時の支払いや機密データを要求する[23].疑うことを知らない顧客は、担当者と思われる人物からの連絡に安心し、特に電話の主が事故の詳細を知っていた場合（AIがハッキングや公開情報源から知ることができる）、これに応じる可能性がある。このような手口に対する一般市民の意識は低い。そのため、詐欺防止の専門家は保険会社に対し、以下のことを強く求めている。 保険契約者に対し、電話や電子メールの身元確認について教育する。[23][34].銀行が顧客にフィッシング詐欺について警告を発しているように、2025年の保険会社はディープフェイク詐欺についての警告をコミュニケーションに盛り込み始めている。

このようなAIを駆使した手口で共通しているのは、簡単に入手できる「サービスとしての詐欺」キットの利用である。[35].ダークウェブでは、犯罪者はあらかじめ作られたディープフェイクボイス、偽のドキュメントテンプレート、フィッシングメールジェネレーターなどを提供するツールを購入したり、購読したりすることができる。このようなAIツールの民主化は、次のことを意味する。 スキルの低い詐欺師でも、巧妙な詐欺攻撃を仕掛けることができる[35].保険会社にとっては、クレーム、カスタマーサービス、電子メール、さらにはソーシャルメディアまで、あらゆる角度から説得力のある詐欺の試みが氾濫していることになる。このことは、テクノロジー、人的警戒、異業種コラボレーションを組み合わせた多面的な防衛戦略の必要性を強調している。

検知と防御：AIによる対応

AIによる不正行為と闘うには AI主導のディフェンス.保険会社はこの猛攻撃に対抗するため、先進的な検知テクノロジーとプロセスの見直しにますます力を注いでいる。要するに、保険会社は コンテンツ認証チェックポイント 保険引受から保険金請求、顧客対応に至るまで、保険のライフサイクル全体を通じてAIの偽造を嗅ぎ分ける。図2は、AIが可能にする主な詐欺の種類とその蔓延の内訳を示しており、以下のセクションでは、それぞれの詐欺を検知し、抑止する方法について詳しく説明します。

図2：2025年におけるAIを活用した保険金詐欺の種類（スキーム別の推定シェア）。偽の画像（被害写真を加工したもの）と合成IDが最も大きなカテゴリーに含まれ、次いでAIによる偽造文書（領収書や証明書など）、ディープフェイクの音声／映像詐欺が続く。

1.AIコンテンツ検出ツール： 新しいAI検知サービスは、テキスト、画像、音声、動画を分析し、それらが機械的に生成されたものか、操作されたものかを判断することができる。例えば、保険会社は以下のようなソリューションを活用することができる。 TruthScanのAIテキスト＆画像検出器 99%+の正確なAIを使って、AIが書いた文書や加工された写真にフラグを立てる。[36].保険会社は、このような検出器を保険金請求システムに組み込むことができる。保険金請求とその証拠が提出されると、AIが生成した言語パターンがないか、テキストの説明が自動的にスキャンされ、アップロードされた画像は、CGIや編集の兆候を示すものがないかスキャンされる。エンタープライズ・グレードのツールは以下のことが可能です。 文書、電子メール、コミュニケーションに含まれるAIが生成したテキストを99%の精度で識別します。[36]同様に AIが生成または操作した画像を検出し、ビジュアルコンテンツの信頼性を確保する。[36].つまり、ChatGPTによって作成された偽の事故シナリオや、旅の途中で偽造された損害写真は、保険金請求が処理される前に手作業で確認するためのフラグが立てられることになる。2025年の保険会社は、このようなAIによるコンテンツ認証をますます採用するようになっている、 不正対策専門家の83%が2025年までにジェネレーティブAI検知を統合する予定ACFEの調査によると、現在18%が利用しているに過ぎない。[37][38].

2.本人確認とバイオメトリックチェック： 合成IDに取り組むため、保険会社はKYCプロトコルをAIで強化している。本人確認サービスでは、申請者のデータを複数のデータベースと照合したり、顔認識と活性度テストを利用したりすることができる。例えば、オンボーディングの際に短い自撮り動画の提出を求める（そして提供されたIDに顔照合を使用する）ことで、多くの合成IDを阻止することができる。さらにハイテクなところでは、TruthScanのような企業が、以下のような画像フォレンジックを提供している。 AIが生成したプロフィール写真、アバター、合成ペルソナ画像にスポットライトを当てる - 彼らのAI画像検出器は StyleGANやThisPersonDoesNotExistのようなジェネレーターによって作られた顔を識別するように訓練されている。[39].このようなツールを導入することで、保険会社は生命保険申込者の自撮り写真が本物の人間でないかどうかを検出することができる。音声面では 音声バイオメトリクス認証 最新の音声AI検出器は、次のような機能を備えている。 合成音声と音声クローンの試みを特定する リアルタイム[40].例えば、TruthScanの AI音声検出 システムは音響分析を使って コールセンターのスタッフを欺く前に、AIが生成した声や音声のディープフェイクを認識する。[40].これらのソリューションは、ファイアウォールのように機能します。誰かがJohn Doeのふりをして電話をかけ、その声紋がJohn Doeの本物の声と一致しない（または既知のディープフェイクの特徴と一致しない）場合、その電話はフラグを立てられたり、さらなる身元証明が必要になったりします。多要素認証（Eメール／SMS確認、ワンタイム・パスコードなど）は、なりすましが乗り越えるべきハードルをさらに増やします。

3.Deepfakeビデオ＆画像フォレンジック： ビデオ証拠に関しては、保険会社は専門的なフォレンジック分析を導入し始めている。高度なソフトウェアは、ビデオのメタデータ、フレームの一貫性、エラーレベルを分析して、ディープフェイクを検出することができる。映像が本物であることを確認するために、反射、影、生理学的な手がかり（映像上の人の喉の脈拍など）を調べるツールもある。 メタデータ・フォレンジック 画像やPDFのファイルメタデータや生成の足跡を調べることで、AIツールによって生成された可能性が高いかどうかがわかる。[41].保険会社は、例えばスクリーンショットや印刷したコピーではなく、オリジナルの写真ファイル（メタデータを含む）を要求すべきである。チューリッヒの詐欺チームは、画像のメタデータの異常とエラーレベルの分析に気づくことで、偽の車の画像を発見することに成功したと述べています。[41]. 電子メール詐欺検出器 同様に、AIが書き込んだフィッシングコンテンツや既知の悪意のあるシグネチャの兆候がないか、インバウンドコミュニケーションをスキャンすることができます。[42].現在、多くの保険会社が社員研修でフィッシング・シミュレーションやAIが作成した詐欺の事例を実施し、意識を高めている。

4.プロセスの変更と人材育成： 技術だけが特効薬ではない。 プロセスの強化 は、高額な保険金請求に対する抜き打ちの抜き打ち検査の頻度を増やしたり、特定の場合には現物書類の提出を求めたりしている。保険会社によっては、クレーム処理の完全自動化を遅らせ、AI不正リスク・モデルで高得点を得たクレームについては、人間による審査を再度導入している。人間の側では、トレーニングが重要である。例えば、同一の文言を使用した複数のクレーム（ChatGPTの「スタイル」）、真のランダム性を欠く画像（例えば、有機的な損傷であるはずなのにパターンが繰り返されている）、あるいは、AIに聞こえる声などである。 ほとんど を正しく、しかしロボットのような動きをしている。保険会社はまた、顧客を教育している。ディープフェイク詐欺に関する詐欺警告を送ったり、保険担当者の身元を確認する方法（例えば、既知のコールバック番号を提供する）をアドバイスしたりしている。

5.共同作業： 業界全体の協力体制が強化されている。英国では、Insurance Fraud BureauとAssociation of British InsurersがAI詐欺に関するワーキンググループを結成しており、政府の 保険詐欺憲章（2024年） はデータ共有と共同イニシアチブを促進している[43].世界的に、保険会社はサイバーセキュリティ企業やAI新興企業と提携している。注目すべきは、新しい保険商品の登場である：リバティ・ミューチュアルは ディープフェイク詐欺やCEO詐欺に特化した中小企業向けe犯罪保険[44][33]このリスクは非常に現実的であることを強調している。これはまた、保険会社がAI詐欺の被害者であると同時に解決者でもあることを意味する。つまり、ディープフェイク詐欺が発見されなければ保険金が支払われるが、そのような攻撃を受けた他の被害者に対しても補償を提供することになる。

検出技術のワークフローへの統合は、クレーム・ライフサイクルにおけるマルチポイント・ディフェンスとして可視化することができる。以下に示すように図3保険会社は、AI検証のステップを次のように挿入することができる。 政策適用 (本人確認書類と自撮り写真による合成IDのスクリーニング）。 クレーム提出 (アップロードされた文書、写真、音声を自動的に分析し、AIを生成する）。 クレーム審査／調査 (疑わしい証拠に対してディープフェイク・フォレンジック分析を実行し、音声のやりとりを検証する）、そしてその直前に ペイアウト (受取人が正当な人物であることを確認するための最終的な本人認証）。不正行為を早期に発見することで、理想的には保険加入時や損害の最初の通知時に発見することで、保険会社は調査コストを節約し、不正な支払いを回避することができる。

図3：保険ライフサイクルにおけるAI検知ポイントの統合。保険契約締結時には、AIベースの本人確認機能により、合成IDや偽IDの有無をチェックする。保険金請求時には、AIが作成したコンテンツがないか、保険金請求のテキスト、文書、画像を自動検出ツールがスキャンします。保険金請求の審査では、専門のディープフェイク・ツールと音声分析ツールが音声／映像の証拠を検証します。支払いに先立ち、生体認証による本人確認が行われます。この多層的なアプローチは、複数の段階で不正を阻止するのに役立ちます。

保険会社は、こうした機能をすべて社内で構築する必要はない。 TruthScanのAI検出スイート保険会社のシステムにAPI統合できるさまざまなツールを提供している。例えば TruthScanのAI画像・ディープフェイク検出サービス 99%以上の精度で画像や動画の真偽を確認することができます。[45].彼らの AIテキスト検出器 クレームや電子メールにAIが書いたテキストを表示[36]一方 AI音声検出器 ボイス・クローン検出とスピーカー認証により、電話のなりすましを阻止します。[40].のようなニッチなツールもある。 偽レシート検知器 請求書/領収書の改ざんやAIが生成したフォント/レイアウトの兆候を即座に分析します。[46] - 保険金請求の際に偽の修理代が多発していることを考えると、非常に有用である。これらのツールを組み合わせて導入することで、保険会社は不正の発見率を飛躍的に向上させることができる。フォーチュン500社のある保険会社は、次のような不正を発見したと報告している。 97%のディープフェイクの試み AIによる重層的なスクリーニング・アプローチ（テキスト、画像、音声）を利用することで、2024年に推定$2,000万円の損失を回避。[47][48].

結論

AIは世界規模で保険詐欺の戦場を一変させている。詐欺師たちはAIを駆使して、完全にでっち上げられた人物や事故から、熟練した専門家さえも欺くことのできるなりすましまで、これまで以上に説得力のある虚偽の事実を作り出している。2024年から2025年にかけてのデータは、このようなAIを利用した詐欺が驚くほど増加していることを示しているが、同時に、検知と防止に投資する保険会社が一歩先を行くことができることも浮き彫りにしている。以下を組み合わせることで 最先端のAI検知技術 - 画像フォレンジック、音声認証、テキスト分析など、最新のワークフローと教育により、業界はデジタルプロセスがもたらす効率を犠牲にすることなく、リスクを軽減することができる。

その核心は、技術的な軍拡競争である。[49].ある詐欺防止の専門家はこう指摘する、 「この新しい現実において、警戒は支払うべき保険料である[50].保険会社は、クレーム処理における信頼を維持するために、警戒する文化を醸成し、利用可能な最善のツールを活用しなければならない。つまり、アンダーライターがリスクを評価するのと同じ厳密さで、文書、音声、画像の真偽を検証することである。また、新たなAI詐欺の手口に関する情報を共有し、標準（例えば、提出されたメディアに対する標準的なメタデータの要件や、既知の偽IDの業界ブラックリストなど）を共同で開発するために業界全体で協力することも意味する。

2025年は転換期である。 AIによる不正行為に積極的に対応する が顧客とバランスシートを保護する一方、対応が遅れた保険会社は見出しを飾る詐欺の標的になる可能性がある。心強いニュースは、反撃のためのテクノロジーが存在し、急速に成熟しつつあるということである。TruthScanのマルチモーダルAI検知スイートのようなソリューションを保険金請求と本人確認に導入することで、保険会社はAIが生み出す詐欺の成功率を劇的に下げることができる。[51][52].そうすることで、損失を防ぐだけでなく、詐欺師になりそうな人たちに「どんなに巧妙なツールを使っても」という明確なメッセージを送ることができる、 不正が発覚する.

要約すると、AIによる保険金詐欺は手ごわい挑戦であるが、同様にインテリジェントな防御で対処できるものである。用心深さ、部門横断的な戦略、そして適切なテクノロジー・パートナーがあれば、保険業界はそのビジネスの根幹にある基本的な約束、つまり正当な保険金のみを支払うという約束を守り続けることができる。

参考文献