生成AI時代の最先端の不正対策機能をAPI連携で提供開始～不正口座開設や個人情報を悪用したなりすましを防ぐ、世界の金融機関・政府機関などで採用される高度なAI不正検知機能を追加導入可能～

既存のeKYCや認証システムに追加導入しやすいAPI連携方式で、PAD・IAD・Deepfake検知などのAI不正対策機能と高精度顔認証を提供

Daon Japan株式会社

2026年10月20日 09時50分

近年、日本では公的個人認証（JPKI）やICチップ読み取りを活用した信頼性の高いオンライン本人確認の普及が進んでいますが、AIを利用した様々な不正アタックの急速な進歩・増加に伴い不正取得された本人確認情報の悪用や、生成AIを活用したなりすましなど新たな脅威への追加対応も求められています。また、個人情報の漏えい・売買、生成AIを利用したなりすまし、アカウント乗っ取りなどの新たな脅威への対応を強化するため、公的個人認証や本人確認書類の確認に加え、追加的な不正対策を組み合わせる重要性が高まっています。

一方で欧米をはじめとする国・地域では多くの組織が、本人確認時に本人確認書類の真正性確認に加え本人確認書類上の顔写真と利用者本人との顔を、ライブネス検知など最新のAI不正対策機能を備えた顔認証システムにより照合し、オンライン本人確認の信頼性向上に取り組んでいます。また、これらの機能はアカウント復旧や認証端末追加のような高いセキュリティが求められるトランザクションの認証にも利用されています。

こうした状況を踏まえ、Daon Japan株式会社（本社：東京都中央区、以下 Daon）は、世界各国の金融機関、政府機関、通信事業者等で採用されている、生成AI時代に求められる高度ななりすまし対策機能および高精度顔認証機能を、既存の本人確認（eKYC）システム、JPKIを利用した本人確認プロセス、各種認証基盤などを補完し、AI時代の新たな脅威に対応するための追加的な防御層として機能するように、API連携で柔軟に追加導入できるかたちでの提供を開始し、日本企業や各種組織の本人確認および認証システムの不正対策強化を支援します。

当社が提供する不正対策機能と高精度顔認証

オンライン上の本人確認・認証プロセスを、AI時代の不正から守るためには次のような観点を組み合わせることが有効です。

いま操作している人物が、確認対象となる本人と一致しているか
カメラの前に実在する人物がいるか
提出された顔画像や動画が、写真、画面表示、録画映像などではないか
画像や動画がカメラを経由せず、アプリケーションや認証システムへ直接注入されていないか
生成AIによって作成または加工された画像・動画ではないか
不審な端末やアプリケーション環境から操作されていないか

当社はこれらの様々な観点から不正リスクを防御するために多層的な防御層を形成するレイヤードアプローチを採用し、世界中の企業・組織における本人確認・認証システムの不正対策強化を支援しています。

この度当社が日本市場に個別提供を開始する機能には、利用者に首振りや瞬きなどの追加操作を求めずに写真・動画・画面リプレイなどによるなりすましを検知するパッシブライブネス（PAD）、加工・改ざんされた画像や動画をカメラ経由ではなくシステムへ直接送り込む攻撃を検知するインジェクションアタック検知（IAD）、Deepfake検知、Device Risk Intelligence、および高精度顔認証 Daon Faceが含まれ、これらを要件にあわせて導入できます。

不正対策機能

パッシブライブネス(PAD)

利用者に瞬きや顔の動きなどの追加操作を求めることなく、撮影された顔画像をAIが解析し、写真、動画、画面リプレイなどを用いたなりすましを検知する技術。優れたUXを維持しながら、不正口座開設やアカウント不正利用等のリスク低減に貢献します。当社のPADは ISO/IEC 30107-3 に準拠しており、NIST認定ラボである iBeta による iBETA Level2認定取得済みのPADを2022年から提供しています。

インジェクションアタック検知（IAD）

PADが主にカメラの前に提示される写真や映像などを対象とするのに対し、IADは、カメラによる通常の撮影プロセスを経由せず、加工・改ざんされた顔画像や動画を認証システムへ直接送り込む攻撃を対象とします。一方でアプリケーションや撮影経路が操作された場合、入力された映像が画面上では自然に見える可能性があります。そのため、PADだけでなく、画像・映像の入力経路やデータの特徴を確認する別の防御層が必要になります。

当社は2024年からIADを提供しており、メタデータおよび画像分析などを用いてInjection Attackを検知する機能として世界の金融機関、通信事業者、政府機関などで利用されています。

Deepfake 検知

生成AIを利用して作成・加工された人物画像や動画に残る微細な特徴を検知し、本人になりすました不正な本人確認や認証を防止する技術です。パッシブライブネス（PAD）やインジェクションアタック検知（IAD）と組み合わせることで、多層的な不正対策を実現します。現時点で50以上の高度な画像を生成するAIモデルを対象とした調査研究に基づいた高い検知能力を備えています。

Device Risk Intelligence

本人確認や認証に利用される端末、アプリケーション、利用環境などの情報を分析し、不審な端末利用やアカウント乗っ取りにつながるリスクの検知を支援します。

顔認証、PAD、IAD、Deepfake検知と組み合わせることで、画像だけに依存しない多層的な不正対策を実現します。

高精度顔認証ソリューション Daon Face

一般的に顔認証といえば、二つの顔を比較する顔照合(Face Matching)が注目されることが多くあります。しかし、実際の顔認証は、下記の複数の技術要素によって構成されます。

適切な顔画像を取得する顔画像取得（Face Capture）
顔画像が認証に十分な品質であるかを判定する顔画像品質評価（Face Quality Assessment）
二つの顔を比較照合する顔照合（Face Matching）

当社では 顔照合(Face Matching)の精度向上はもちろん、認証精度とユーザー体験に大きな影響を与える顔画像取得（Face Capture）と顔画像品質評価（Face Quality Assessment）の性能向上にも力を入れており、これらを統合した顔認証ソリューションDaon Faceを提供しています。

Daon Faceの最新バージョンは、米国国立標準技術研究所（NIST）が実施する顔認証技術ベンチマークテスト「NIST FRTE 1:1 Verification」において、他人受入率（False Match Rate）を0.0001%に設定した条件下で、本人拒否率（False Non-Match Rate）0.30%を記録しており、高い精度が求められる政府機関や金融機関レベルの本人確認に対応可能な性能を備えています。

さらに利用者に首振りや瞬きなどのアクションを求めないパッシブライブネスを組み合わせることで、高いセキュリティ強度と優れた UX を併せ持つ顔認証サービスとして提供しています。

＊米国国土安全保障省による本人確認技術評価

米国国土安全保障省（DHS）が実施したRemote Identity Validation Technology Demonstration（RIVTD）では、本人確認書類検証、顔照合、ライブネス検知を含む本人確認技術の総合評価が実施され、この評価においてDaonの顔認証およびパッシブライブネス(PAD)は、攻撃検知漏れ率(APCER）0%を達成するとともに、平均トランザクション時間1秒という優れた結果を記録しました。また、適切に実装されたパッシブライブネスは、アクティブライブネスと同等レベルのセキュリティを維持しながら、ユーザー体験やコンバージョン率の面で優位性を持つことが示されています。